摘? 要： 基于單輸入單輸出的具有自學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊SN9701開發(fā)出了多變量系統(tǒng)的解耦控制器，計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明，用4塊SN9701可以完成雙輸入雙輸出系統(tǒng)的解耦控制。介紹了該多變量系統(tǒng)解耦控制原理以及解耦控制系統(tǒng)中SN9701的訓(xùn)練。

　　關(guān)鍵詞： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? SN9701? 解耦控制? 計(jì)算機(jī)仿真

?

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為現(xiàn)代智能控制領(lǐng)域的一個(gè)分支，近年來在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。例如，可用于預(yù)報(bào)、模式識(shí)別、尋優(yōu)和改善控制環(huán)節(jié)等^[1]。而大部分的研究集中在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件技術(shù)上，主要是軟件設(shè)計(jì)和學(xué)習(xí)算法。一些國(guó)家已研制出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)并行算法真正得以體現(xiàn)。SN9701是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件模塊^[2]，其網(wǎng)絡(luò)模型是切比雪夫(Chebyshev)多項(xiàng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以任意精度逼近任意非線性映射，但它只是單輸入單輸出模塊。本文介紹利用其快速的學(xué)習(xí)收斂速度，采用4塊SN9701開發(fā)雙輸入雙輸出系統(tǒng)的解耦控制器，并給出計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果。

1 SN9701功能簡(jiǎn)介

　　SN9701是單輸入單輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，其內(nèi)部主要由切比雪夫多項(xiàng)式形成電路、特征權(quán)值調(diào)整電路、性能指標(biāo)判斷電路以及函數(shù)形成電路等組成。其管腳排列如圖1所示。

　　SS：樣本學(xué)習(xí)輸入端，對(duì)于樣本集{x_i，d_i}，模擬量d_i由此端輸入；

??? IN：樣本學(xué)習(xí)輸入端，對(duì)于樣本集{x_i，d_i}，模擬量x_i由此端輸入；對(duì)于已訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入變量也由此端輸入；

　　DIS：樣本訓(xùn)練結(jié)束標(biāo)志端，低電平有效，發(fā)光二極管指示；

　　GND：電源地；

　　ε：性能指標(biāo)輸入端，ε為任意小的正模擬電壓，可由兩個(gè)串聯(lián)電阻分壓獲得；

　　ST：?jiǎn)?dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)輸入端，負(fù)脈沖有效；

　　OUT：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出端；

　　Vcc：電源正端，Vcc為10～30V電源。

2 基于SN9701的多變量系統(tǒng)解耦控制器設(shè)計(jì)

2.1 多變量系統(tǒng)解耦控制原理

　　現(xiàn)考慮雙輸入雙輸出系統(tǒng)：

　　其中G₁₁(·)、G₁₂(·)、G₂₁(·)、G₂₂(·)表示任意時(shí)域或頻域的線性或非線性傳遞關(guān)系。解耦控制系統(tǒng)原理框圖如圖2所示，解耦器NND1和NND2對(duì)耦合系統(tǒng)進(jìn)行解耦，控制器NNC₁和NNC₂對(duì)兩個(gè)單輸入單輸出系統(tǒng)進(jìn)行控制。

　　圖中r₁、r₂是設(shè)定值y₁、y₂為解耦控制系統(tǒng)輸出，u₁、u₂為施加于對(duì)象的控制量，v₁、v₂為單輸入單輸出系統(tǒng)控制器輸出。解耦控制系統(tǒng)應(yīng)滿足下式，以實(shí)現(xiàn)解耦功能和控制功能。

　　解耦功能和控制功能可用4塊SN9701經(jīng)過訓(xùn)練完成。由上面式子可知，4塊SN9701訓(xùn)練的目的就是分別逼近(3.1)、(3.2)式的函數(shù)關(guān)系以及(4.1)、(4.2)式的逆函數(shù)關(guān)系。

2.2 解耦控制系統(tǒng)中SN9701的訓(xùn)練

　　SN9701實(shí)現(xiàn)兩輸入兩輸出系統(tǒng)的解耦控制步驟如下：

　　(1)根據(jù)(3.1)式和(3.2)式分別產(chǎn)生足夠數(shù)量的數(shù)據(jù)樣本，并分別訓(xùn)練兩個(gè)SN9701模塊，以逼近(3.1)式和(3.2)式，實(shí)現(xiàn)解耦器的設(shè)計(jì)；

　　(2)將訓(xùn)練好的NND1串入(4.1)式或者直接根據(jù)產(chǎn)生足夠的訓(xùn)練樣本，以訓(xùn)練SN9701控制NNC1。不過此時(shí)應(yīng)將(4.1)式的輸出作為SN9701的輸入，將(4.1)式的輸入作為SN9701的訓(xùn)練目標(biāo)。

　　(3)將訓(xùn)練好的NND2串入(4.2)式或者直接根據(jù)產(chǎn)生足夠的訓(xùn)練樣本，以訓(xùn)練SN9701控制NNC₂。

3 仿真例子

　　考慮如下強(qiáng)耦合系統(tǒng)：

　　根據(jù)第3節(jié)中的方法步驟訓(xùn)練SN9701，得到解耦器和控制器NND₁、NND₂、NNC₁、NNC₂。對(duì)單位階躍響應(yīng)的仿真試驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。從仿真結(jié)果可見，用4個(gè)訓(xùn)練好的SN9701實(shí)現(xiàn)兩輸入兩輸出系統(tǒng)的解耦控制，效果令人滿意。

?

參考文獻(xiàn)

1 袁曾任.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用.北京：清華大學(xué)出版社，1999

2 曾哲昭，鄒阿金.Chebyshev神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊SN9701及其應(yīng)用.國(guó)外電子元器件，1998(11)：9~10

3 何克忠，李 偉.計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng).北京：清華大學(xué)出版社，1998