Wpływ dodania małej sieci neuronowej do regulatora PID na jakość regulacji

• Autorzy: Lis M. , Kozierski P.

Warianty tytułu

EN

Addition of small neural network to PID controller and its effect on quality of control

• Konferencja: Computer Applications in Electrical Engineering 2013 (15-16.04.2013; Poznań, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule podjęto próbę implementacji połączenia regulatora PID oraz małej sieci neuronowej, zbadano wpływ takiego połączenia na jakość regulacji. Obiektem badanym jest przetwornica typu Buck sterowana prądem. Głównym kryterium badania było dobranie sieci pod kątem ograniczenia zasobów systemu sterowania. Porównano sieci o jednym, dwóch oraz trzech neuronach w warstwie ukrytej dla różnych punktów pracy przetwornicy.

The article attempts to implement PID controller and a small neural network connected together and explore the effect of this combination on the quality of regulation. The test object is a buck converter controlled with current. The main criterion for selection of the study was resource constraints in terms of the control system. Neural network has been compared with one, two and three neurons in the hidden layer for different operating points of the converter.

Słowa kluczowe

PL

sieć neuronowa; regulator PID; przetwornica Buck

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
• Czasopismo: Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
• Rocznik: 2013
• Tom: No. 76
• Strony: 205--211
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Lis M.

• Politechnika Poznańska

autor

Kozierski P.

• Politechnika Poznańska

Bibliografia

• [1] Astrom K. J. and Hagglund T. H., New tuning methods for PID controllers, Proceedings of the 3rd European Control Conference, 1995.
• [2] Brandt R. D., Lin F., Adaptive interaction and its application to neural networks, Information Sciences, Volume 121, Issues 3-4, 2 December 1999.
• [3] Shahrakia F., Fanaeib M.A., Arjomandzadeha A.R., Adaptive system control with PID neural networks, Chemical Engineering Transactions, No 17, January 2009, s. 1395-1400.
• [4] Sung S.W., Lee I-B., Lee B-K., On-line process identification and automatic tuning method for PID controllers, Chemical Engineering Science, 1998, vol. 53, no 10, s. 1847-1859.
• [5] Tan K.K, Huang S., Ferdons R., Robust self-tuning PID controller for nonlinear systems, Journal of Process Control, 2002, 12, s. 753-761.
• [6] Lis M., Kozierski P., Impact of the information about state variables on quality control of neurodriver, Conference archives PTETiS, vol. 31, 2012, Poland, s. 293-296.
• [7] Luoren L., Jinling L., Research of PID Control Algorithm Based on Neural Network, Energy Procedia 13, 2011, s. 6988-6993.