Memperbaik pengawal PID dengan pembelajaran mesin

Pengawal PID ialah pengawal biasa yang digunakan secara meluas dalam industri, robotik, aeroangkasa dan bidang lain. Walau bagaimanapun, pengawal PID tradisional memerlukan pelarasan manual parameter kawalan Kaedah pelarasan parameter ini memerlukan pengalaman dan pengetahuan profesional, memakan masa dan intensif buruh, dan sukar untuk menjamin kesan kawalan. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan peningkatan pembelajaran mendalam dan pembelajaran pengukuhan, semakin ramai penyelidik telah mula meneroka penggunaan pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan pengawal PID. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin, parameter kawalan boleh dilaraskan secara automatik untuk meningkatkan kesan kawalan. Kaedah ini boleh mengurangkan campur tangan manual dan meningkatkan kebolehsuaian dan keteguhan sistem. Pengawal PID yang dioptimumkan menggunakan pembelajaran mesin boleh menyesuaikan diri dengan keadaan kerja yang berbeza dan perubahan persekitaran, dengan itu meningkatkan prestasi dan kestabilan sistem kawalan.

Sebelum menggunakan pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan pengawal PID, anda perlu mempertimbangkan soalan berikut:

• Bagaimana untuk mewakili parameter kawalan pengawal PID?
• Bagaimana untuk membina set data latihan?
• Bagaimana untuk memilih model dan algoritma pembelajaran mesin yang sesuai?
• Bagaimana untuk menilai prestasi model?

Di bawah, kami akan memperkenalkan isu-isu ini secara terperinci masing-masing.

1. Bagaimana untuk menyatakan parameter kawalan pengawal PID?

Pengawal PID mengandungi tiga parameter kawalan: pekali berkadar Kp, masa kamiran Ti dan masa terbitan Td. Kaedah pelarasan parameter tradisional ialah melaraskan tiga parameter ini secara manual untuk mencapai kesan kawalan yang terbaik. Walau bagaimanapun, kaedah ini memerlukan pengalaman dan kepakaran yang luas dan sukar untuk dikendalikan untuk sistem tak linear. Oleh itu, penyelidik mula meneroka penggunaan kaedah pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan parameter pengawal PID. Kaedah ini menganalisis data input dan output sistem dan menggunakan algoritma untuk melatih kombinasi parameter PID terbaik untuk mencapai kawalan yang lebih tepat dan stabil. Berbanding dengan kaedah pelarasan parameter manual tradisional, kaedah pembelajaran mesin boleh menyediakan proses pelarasan parameter yang lebih cekap dan automatik, dan boleh menyesuaikan diri dengan ciri sistem dan persekitaran kerja yang berbeza, membawa kemungkinan baharu kepada pengoptimuman sistem kawalan.

Pendekatan biasa ialah menggunakan pengawal berasaskan rangkaian saraf. Dalam kaedah ini, rangkaian saraf digunakan untuk menyesuaikan parameter kawalan pengawal PID, iaitu, memasukkan keadaan semasa dan nilai rujukan, dan mengeluarkan pekali berkadar Kp, masa penyepaduan Ti dan masa terbitan Td. Kelebihan kaedah ini ialah ia boleh mengendalikan sistem tak linear dan mempunyai keupayaan generalisasi dan kebolehsuaian yang baik. Selain itu, algoritma pembelajaran mesin lain, seperti mesin vektor sokongan, pepohon keputusan, dsb., juga boleh digunakan untuk menyesuaikan parameter kawalan pengawal PID.

2. Bagaimana untuk membina set data latihan?

Membina set data latihan ialah langkah utama dalam mengoptimumkan pengawal PID menggunakan pembelajaran mesin. Secara umumnya, set data latihan harus mengandungi keadaan input, nilai rujukan dan parameter kawalan pengawal PID. Keadaan input boleh termasuk pembolehubah keadaan sistem, pembolehubah pengendalian, pembolehubah persekitaran, dsb., dan nilai rujukan boleh menjadi output sistem yang dijangkakan. Parameter kawalan boleh menjadi parameter PID yang diperoleh melalui pelarasan manual atau parameter PID yang dijana secara rawak. Apabila membina set data latihan, perhatian perlu diberikan untuk memastikan kepelbagaian dan kecukupan set data untuk meningkatkan keupayaan generalisasi dan keteguhan model.

3. Bagaimana untuk memilih model dan algoritma pembelajaran mesin yang sesuai?

Memilih model dan algoritma pembelajaran mesin yang sesuai adalah penting untuk mengoptimumkan keberkesanan pengawal PID. Secara umumnya, algoritma seperti pengawal berasaskan rangkaian saraf, mesin vektor sokongan dan pepohon keputusan boleh digunakan untuk menyesuaikan parameter kawalan pengawal PID. Apabila memilih model dan algoritma, faktor seperti kerumitan sistem, saiz set data dan pengedaran sampel perlu dipertimbangkan untuk meningkatkan keupayaan pemasangan dan generalisasi model.

4. Bagaimana untuk menilai prestasi model?

Menilai prestasi model ialah bahagian penting dalam mengoptimumkan pengawal PID menggunakan pembelajaran mesin. Secara umumnya, prestasi model boleh dinilai menggunakan penunjuk seperti pengesahan silang, ralat kuasa dua min, dan pekali penentuan. Pengesahan silang boleh digunakan untuk menyemak keupayaan generalisasi model, dan ralat kuasa dua min serta pekali penentuan boleh digunakan untuk menilai ketepatan ramalan dan keupayaan pemasangan model. Di samping itu, prestasi model boleh disahkan menggunakan ujian sistem sebenar. Menilai prestasi model boleh membantu mengoptimumkan kesan pengawal PID dan meningkatkan kestabilan dan keteguhan sistem kawalan.

Ringkasnya, menggunakan pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan pengawal PID dengan berkesan boleh meningkatkan keberkesanan dan keteguhan sistem kawalan. Apabila menggunakan pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan pengawal PID, anda perlu mempertimbangkan cara untuk mewakili parameter kawalan, membina set data latihan, memilih model dan algoritma pembelajaran mesin yang sesuai dan menilai prestasi model. Pada masa yang sama, kaedah dan algoritma yang sesuai perlu dipilih mengikut senario aplikasi tertentu untuk mendapatkan kesan kawalan yang optimum.

Atas ialah kandungan terperinci Memperbaik pengawal PID dengan pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!