今天幫師兄做Proe的仿真，用的Custom Load仿真，使用單神經(jīng)元算法控制雙層臺(tái)的精確定位，發(fā)現(xiàn)了一些現(xiàn)象，小結(jié)一下吧。

首先，仿真跟采樣時(shí)間有很大的關(guān)系，如果采樣時(shí)間過大，那么相當(dāng)于控制過慢，人家機(jī)械按你之前的控制量都動(dòng)了半天了，才計(jì)算下一個(gè)控制量，必然導(dǎo)致控制跟不上運(yùn)動(dòng)；而如果采樣時(shí)間過小，一點(diǎn)小的波動(dòng)你也去控制，容易引起控制的震蕩。所以一個(gè)算法的有效性是和采樣時(shí)間的設(shè)置有密切關(guān)系的，這點(diǎn)在之前的純算法仿真上還真沒注意到，因?yàn)榧兯惴ǚ抡鏁r(shí)，只是設(shè)定要用的采樣時(shí)間就不管了，它的影響不會(huì)引起注意。如下面的圖，好的采樣時(shí)間下，效果很好；采樣時(shí)間如果過大，則如第二張圖，控制不及時(shí)，在開始時(shí)震蕩劇烈，也就是人家已經(jīng)按你第一步算的走了半天，已經(jīng)偏離很大了，你才去控制，引起初期的震蕩；如果采樣時(shí)間過小，如第三張圖，微小的振動(dòng)或者允許的小偏差，你都要控制一下，引起震蕩停不下來，稍不注意就跑飛了。

其次，關(guān)于單神經(jīng)元算法，他實(shí)際上是單神經(jīng)元在不斷調(diào)整PID的3個(gè)系數(shù)，使它達(dá)到最好的PID控制系數(shù)，這也是與簡單PID最大的區(qū)別，簡單PID當(dāng)你設(shè)置好3個(gè)系數(shù)后，就不動(dòng)了，控制不好也沒辦法，只有通過不斷嘗試，找到最好的系數(shù)，然后一開始就用它。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不斷調(diào)整PID的系數(shù)，使它不斷趨近于最好的控制系數(shù)，如果初始設(shè)置的PID系數(shù)離理想的系數(shù)相差很遠(yuǎn)，就要設(shè)置大的學(xué)習(xí)速率，知道找到穩(wěn)定的PID系數(shù)后，以此PID系數(shù)作為開始時(shí)的初始系數(shù)，然后就可以調(diào)小學(xué)習(xí)速率了，這樣相當(dāng)于可以達(dá)到對(duì)外界小干擾的抑制，即允許PID系數(shù)在小范圍內(nèi)波動(dòng)以適應(yīng)外界的干擾。對(duì)于那個(gè)K，它是整體控制逼近理想PID系數(shù)的閥門，起整體調(diào)節(jié)作用。

舉個(gè)例子來說吧，上圖的三個(gè)系數(shù)是比較理想的系數(shù)，如果開始時(shí)不知道，設(shè)成了如下，就要將D的學(xué)習(xí)速率也調(diào)大，以盡快達(dá)到理想的D值，控制結(jié)果如下圖

這個(gè)圖和最上面的圖可以看到，開始時(shí)由于PID系數(shù)不是理想系數(shù)，所以有個(gè)調(diào)節(jié)過程，從而使穩(wěn)定時(shí)間變長了，如果以穩(wěn)定后的PID的值作為開始值，那就得到最上面最好的效果了。#p#分頁標(biāo)題#e#