Verbesserung von PID-Reglern durch maschinelles Lernen

PID-Regler ist ein gängiger Regler, der in der Industrie, Robotik, Luft- und Raumfahrt und anderen Bereichen weit verbreitet ist. Der herkömmliche PID-Regler erfordert jedoch eine manuelle Anpassung der Steuerparameter. Diese Parameteranpassungsmethode erfordert Erfahrung und Fachwissen, ist zeitaufwändig und arbeitsintensiv und es ist schwierig, den Steuereffekt zu gewährleisten. In den letzten Jahren haben mit dem Aufkommen von Deep Learning und Reinforcement Learning immer mehr Forscher damit begonnen, den Einsatz von maschinellem Lernen zur Optimierung von PID-Reglern zu erforschen. Durch den Einsatz maschineller Lernalgorithmen können Regelparameter automatisch angepasst werden, um die Regeleffekte zu verbessern. Diese Methode kann manuelle Eingriffe reduzieren und die Anpassungsfähigkeit und Robustheit des Systems verbessern. Durch maschinelles Lernen optimierte PID-Regler können sich besser an unterschiedliche Arbeitsbedingungen und Umgebungsveränderungen anpassen und dadurch die Leistung und Stabilität des Steuerungssystems verbessern.

Bevor Sie maschinelles Lernen zur Optimierung des PID-Reglers einsetzen, müssen Sie folgende Fragen berücksichtigen:

• Wie werden die Regelparameter des PID-Reglers dargestellt?
• Wie erstellt man einen Trainingsdatensatz?
• Wie wählt man geeignete Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen aus?
• Wie bewertet man die Leistung des Modells?

Im Folgenden werden wir diese Themen jeweils im Detail vorstellen.

1. Wie drückt man die Regelparameter des PID-Reglers aus?

Der PID-Regler enthält drei Regelparameter: Proportionalkoeffizient Kp, Integralzeit Ti und Differentialzeit Td. Die herkömmliche Parameteranpassungsmethode besteht darin, diese drei Parameter manuell anzupassen, um den besten Steuereffekt zu erzielen. Allerdings erfordert diese Methode umfangreiche Erfahrung und Fachwissen und ist für nichtlineare Systeme schwierig zu handhaben. Daher begannen Forscher, den Einsatz maschineller Lernmethoden zur Optimierung der Parameter von PID-Reglern zu untersuchen. Diese Methode analysiert die Eingangs- und Ausgangsdaten des Systems und trainiert mithilfe von Algorithmen die beste PID-Parameterkombination, um eine präzisere und stabilere Steuerung zu erreichen. Im Vergleich zur herkömmlichen manuellen Parameteranpassungsmethode kann die Methode des maschinellen Lernens einen effizienteren und automatisierteren Parameteranpassungsprozess ermöglichen und sich an unterschiedliche Systemeigenschaften und Arbeitsumgebungen anpassen, was neue Möglichkeiten zur Optimierung des Steuerungssystems eröffnet.

Ein gängiger Ansatz ist die Verwendung eines auf einem neuronalen Netzwerk basierenden Controllers. Bei dieser Methode wird das neuronale Netzwerk verwendet, um die Steuerparameter des PID-Reglers anzupassen, dh den aktuellen Zustand und den Referenzwert einzugeben und den Proportionalkoeffizienten Kp, die Integrationszeit Ti und die Ableitungszeit Td auszugeben. Der Vorteil dieser Methode besteht darin, dass sie mit nichtlinearen Systemen umgehen kann und eine gute Generalisierungsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit aufweist. Darüber hinaus können auch andere maschinelle Lernalgorithmen wie Support-Vektor-Maschinen, Entscheidungsbäume usw. verwendet werden, um die Regelparameter des PID-Reglers anzupassen.

2. Wie erstellt man einen Trainingsdatensatz?

Der Aufbau eines Trainingsdatensatzes ist ein wichtiger Schritt beim Einsatz von maschinellem Lernen zur Optimierung eines PID-Reglers. Im Allgemeinen sollte der Trainingsdatensatz die Eingangszustände, Referenzwerte und Regelparameter des PID-Reglers enthalten. Der Eingabezustand kann Systemzustandsvariablen, Betriebsvariablen, Umgebungsvariablen usw. umfassen, und der Referenzwert kann die erwartete Ausgabe des Systems sein. Bei den Steuerparametern kann es sich um durch manuelle Einstellung gewonnene PID-Parameter oder um zufällig generierte PID-Parameter handeln. Bei der Erstellung eines Trainingsdatensatzes muss darauf geachtet werden, dass der Datensatz vielfältig und ausreichend ist, um die Generalisierungsfähigkeit und Robustheit des Modells zu verbessern.

3. Wie wählt man geeignete Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen aus?

Die Auswahl des geeigneten Modells und Algorithmus für maschinelles Lernen ist entscheidend für die Optimierung der Wirksamkeit des PID-Reglers. Im Allgemeinen können Algorithmen wie auf neuronalen Netzwerken basierende Controller, Support-Vektor-Maschinen und Entscheidungsbäume verwendet werden, um die Steuerparameter des PID-Reglers anzupassen. Bei der Auswahl von Modellen und Algorithmen müssen Faktoren wie Systemkomplexität, Datensatzgröße und Stichprobenverteilung berücksichtigt werden, um die Anpassungs- und Generalisierungsfähigkeiten des Modells zu verbessern.

4. Wie ist die Leistung des Modells zu bewerten?

Die Bewertung der Leistung des Modells ist ein wichtiger Teil der Nutzung von maschinellem Lernen zur Optimierung von PID-Reglern. Im Allgemeinen kann die Leistung des Modells anhand von Indikatoren wie Kreuzvalidierung, mittlerem quadratischen Fehler und Bestimmtheitsmaß bewertet werden. Mithilfe der Kreuzvalidierung kann die Generalisierungsfähigkeit des Modells überprüft werden, und der mittlere quadratische Fehler und das Bestimmtheitsmaß können zur Bewertung der Vorhersagegenauigkeit und Anpassungsfähigkeit des Modells verwendet werden. Darüber hinaus kann die Leistungsfähigkeit des Modells durch reale Systemtests überprüft werden. Die Bewertung der Leistung des Modells kann dazu beitragen, die Wirkung des PID-Reglers zu optimieren und die Stabilität und Robustheit des Steuerungssystems zu verbessern.

Kurz gesagt kann der Einsatz von maschinellem Lernen zur Optimierung des PID-Reglers die Effektivität und Robustheit des Steuerungssystems effektiv verbessern. Wenn Sie maschinelles Lernen zur Optimierung eines PID-Reglers verwenden, müssen Sie überlegen, wie Sie Steuerparameter darstellen, Trainingsdatensätze erstellen, geeignete Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen auswählen und die Leistung des Modells bewerten. Gleichzeitig müssen geeignete Methoden und Algorithmen entsprechend spezifischer Anwendungsszenarien ausgewählt werden, um optimale Steuerungseffekte zu erzielen.

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