電氣工程及其自動化中智能化技術的運用

摘 要：為研究智能化技術在電氣工程及其自動化中的運用，并優化電氣工程及其自動化領域的控制精度和動態響應性能，本文立足于智能化技術在電氣工程及其自動化控制領域的特點，提出了一種以RBF神經網絡為基礎的模糊PID控制器。并通過MATLAB平臺進行仿真試驗證明。與傳統的PID控制算法相比，該控制器具備更優秀的動態響應性能和控制精度，大幅降低了超調量，縮短了設定時間，并實現了控制參數在線自調整，為后續相關技術的發展奠定了堅實的理論與試驗基礎，并為智能化電氣控制系統設計指明了新的方向。

關鍵詞：電氣工程；自動化；智能化技術

中圖分類號：TM 76" " 文獻標志碼：A

在電氣工程與自動化控制領域，由于智能化技術具有卓越的數據解析和整合能力，因此得到廣泛應用。此類技術不僅使系統操作實現了自動化和便捷化，還具備高效的數據處理能力。在控制系統的設計與執行過程中，智能技術力求提升系統的適應性和精確度。為應對此挑戰，眾多研究者進行了深入研究。例如，劉甫等[1]在剖析傳統比例-積分-微分（PID）控制算法局限性的基礎上，針對無刷直流電動機控制問題，提出了一種具備模糊自適應功能的PID調節器。該調節器能根據操作條件的變化調整控制參數，從而提升無刷直流電動機的控制效能。此外，王立紅[2]提出了神經網絡模糊PID控制算法的架構，巧妙地將神經網絡的強大學習能力與PID控制相結合，進行更精確的自動化控制參數調整，降低系統誤差，從而提高系統控制精度。在此基礎上，本文提出了一種徑向基函數（RBF）神經網絡模糊PID控制器，旨在提升電氣工程自動化控制精度，通過精細調整控制策略應對復雜、多變的操作環境。

1 基本方法

1.1 PID控制原理

PID控制器是一種常見的線性反饋控制系統，其目的是調節輸入信號以使參考信號rin（t）和系統輸出信號yon（t） 間的控制偏差e（t）最小化，如公式（1）所示。

e（t）=rin（t）-yon（t） " （1）

PID控制策略運用比例（P）、積分（I）和微分（D）這3種控制作用疊加形成調節信號，對控制對象進行調節。比例增益（Kp）可實時調整系統偏差信號，減少偏差幅度。積分增益（Ki）能消除穩態工作條件下的殘余誤差，提高穩態精度。低Ki值可促進系統快速消除靜態誤差，但是過低可能會引發積分飽和現象。微分增益（Kd）可分析偏差信號變化趨勢，預測未來走向，以提前介入系統調節，提高動態響應能力，縮短達到平衡點所需時間。

1.2 RBF神經網絡

徑向基函數（Radial Basis Function，RBF）神經網絡具有結構簡單且出色的逼近能力，在控制理論和實踐領域中具有廣泛運用。構建該網絡時，為了在保證網絡控制能力和運算效率間找到合適的折中方案，本文將一個3層的網絡拓撲結構作為控制算法的核心。該3層結構包括輸入層、隱含層以及輸出層，如圖1所示。

在圖2中，輸入層由一組含有n個元素的輸入向量X={X1，X2，...，Xn}構成，它們代表神經網絡的輸入數據。隱含層包括一組高斯函數H={h1，h2，...，hn}，這些函數是激活函數，用于將輸入向量映射到隱含層的空間。每個高斯函數與網絡中的一個隱藏節點相對應。權值向量W={w1，w2，...，wn}包括從隱含層到輸出層的連接權重，其中Wij代表連接第i個隱藏節點和第j個輸出節點的權重。最終，輸出層由這些加權求和后的輸出值構成。

2 模糊神經網絡PID控制器設計

現有研究表明，集成模糊PID調節技術與徑向基函數（RBF）神經網絡的控制策略越來越受重視。模糊PID控制器適應性強，但是優化動態響應有局限。RBF神經網絡以自適應學習和近似復雜動態著稱，可補充模糊PID的調節精度不足。本文提出基于RBF增強的模糊PID控制器，利用RBF自學習特性實時微調控制系統，以提高其性能。控制邏輯流程如圖2所示。實施時，神經網絡根據性能要求動態調整參數。同時，方法涉及即時處理驅動電動機速度和電流數據，以保證系統精確、高效并穩定運作。

根據圖1和圖2可知，RBF神經網絡的結構化控制流程為輸入層標準化模糊PID控制器輸出，輸送至隱含層并進行高斯核函數非線性轉換和離散化處理，最終將非線性轉換后的數據送至輸出層進行加權和計算，進而輸出控制參數。1） 在隱含層中，高斯函數如公式（2）所示。2） 在輸出層，線性求和如公式（3）所示。3） PID變化量整定。

將RBF神經網絡處理后計算出的參數變量直接傳輸至速度比例-積分-微分（PID）調節單元。在該調節環節中，根據神經網絡處理得到的參數變量來設定控制器的輸出參數，即?kp、?ki和?kd。這些參數用于精確調節速度控制量，提升控制系統精度和響應性。為優化參數調整，本系統采用梯度下降法在線整定PID控制器參數。該方法可計算誤差梯度并逐步調整參數，使誤差最小化，更準確、高效地控制輸出。整定過程如公式（4）所示。將計算得出的控制參數變量會與前一時刻的控制參數相結合，即將當前計算的參數與上一個時刻的參數相加得出最終調節結果。該最終結果將被反饋到系統中，用于調整控制變量，以更精確地進行變量控制，如公式（5）所示。

（2）

式中：C=[c1，c2，...，cn]為中心向量；b=[b1，b2，...，bn]為基款項量。

ym=ω1h1+ω2h2+...ωmhm （3）

式中：ω為網絡權值。

（4）

式中：η為學習速率；等同于。

（5）

3 試驗仿真

3.1 電機和控制系統仿真

本文利用MATLAB軟件構建電機及其控制系統的仿真環境，旨在分析模糊神經網絡PID控制器與傳統PID控制器在控制性能上的差異。為了評估仿真中電機系統的動態響應特性，本文進行空載條件下的模擬駕駛試驗。該試驗采用的電動機模型參數設置如下：定子繞組電感為2.2 mH，電阻為0.324 Ω，電機具有2組對極，并且轉動慣量為0.35 kg·m2。將模擬電機系統被施加200 V的電壓，并在70 ms的持續時間內進行仿真。仿真結果如圖3所示。

基于圖3的仿真結果，電機繞組在無負載起動過程中的峰值電流為185 A，符合標準。正常操作下，繞組反電動勢波形寬度約為125°，符合規范。這些數據表明本文構建的電機及其控制系統仿真模型具有高代表性，能提供穩定、可信的仿真信息。因此，該模型為控制策略開發和效能比較提供了有效仿真基礎。

3.2 模糊神經網絡PID算法仿真

設被控對象如公式（6）所示。

（6）

輸入信號如公式（7）所示。

rin（t）=0.5sgn（sin（2πt）） " "（7）

使用RBF神經網絡進行系統辨識時，RBF神經網絡的結構為3層，即輸入層、隱含層和輸出層。該網絡結構為3-6-1，表明輸入層具有3個神經元，隱含層具有6個神經元，輸出層有1個神經元。該RBF網絡的3個輸入變量為u（t）、yout（t）和yout（t-1），輸出為RBF網絡辨識，其結果如圖4所示。

MATLAB仿真曲線分析表明，當RBF神經網絡與模糊邏輯被整合應用于PID控制策略中時，與傳統的PID控制方法相比，本文提出的控制策略具有明顯優勢，即控制過程中的超調更小，系統的響應時間顯著減少。此外，該策略還實現了PID控制器中比例（P）、積分（I）和微分（D）這3個關鍵參數在線實時自調整，進一步表明模糊RBF神經網絡控制器在處理復雜的自動化控制問題過程中具有優良的性能表現。

4 結語

智能化技術的應用提高了電氣自動化控制的精確性和穩定性。本文提出的基于RBF神經網絡的模糊PID控制器運用了先進的智能算法，滿足了電氣工程中精確控制的需求。試驗仿真結果驗證了模糊神經網絡PID控制方法在處理復雜系統的調節速度與準確性方面比傳統PID控制更具優勢。因此，本文不僅擴展了智能化技術在自動化電氣工程領域的應用，還為今后相關技術的研究奠定了理論與試驗基礎。

參考文獻

[1]劉甫，曾國輝，黃勃，等.基于改進模糊控制的無刷直流電機控制系統[J].制造業自動化，2021，43（10）：64-67，118.

[2]王立紅.直流調速系統神經模糊自適應控制器設計[J].機電工程技術，2021，50（4）：190-191，253.