1 引言

　　在工業生產中，由于直流調速系統良好的運動性和控制特性，在我國很多需要高性能可控電力拖動的工業部門，仍然廣泛使用直流調速系統。從控制角度看，直流調速系統是交流調速系統的基礎，加強對直流調速系統的研究有利于促進調速系統的進一步完善[1]。但由于各種因素(如擾動)的影響，直流調速系統運行中可能存在嚴重的不穩定等問題，此時利用傳統的控制理論(如PID控制)不能滿足高精度和高動態性能控制的要求。我國目前直流調速系統的研究主要有：綜合性最優控制、補償PID控制、PID算法優化、也有的只用模糊控制技術。所以可以看出直流調速系統的主要研究點是智能控制方法的應用。近幾年來，神經網絡控制作為智能控制的重要組成部分得到了較快地發展，而作為神經網絡的最基本單元——單神經元，在神經網絡控制中成為了最基本的控制部件。本文針對造成直流調速系統不穩定的因素分別提出了一種基于跟蹤微分器、神經網絡與PID控制相結合的直流調速的控制策略，并運用Simulink仿真軟件在S函數的基礎上，利用跟蹤微分器的濾波性，單神經元的自學習，自適應性，通過對存在隨機擾動的雙閉環直流調速系統的在線學習控制，實現系統的快速、穩定、實時控制。

　　2 問題描述

　　據統計，現代工業過程控制領域仍有近90%的回路應用傳統的PID控制策略。然而PID控制中的關鍵問題就是PID參數的整定，實際應用中，很多被控過程原理相對

　　復雜，并且受噪聲、負載擾動等因素的影響，過程參數甚至模型結構均會隨著時間和工作環境的變換而變換，這給PID參數的整定帶來了許多困難。例如在生產過程中，直流調速系統不僅結構、參數復雜，而且存在著

　　擾動，擾動的種類、數量不唯一，從而導致控制器設計復雜，擾動難以抑制，系統穩定性差等問題。這類直流調速系統的狀態空間描述如下：

　　擾動。針對這一類系統，控制器的設計要求是，首先保證系統穩定性——即消除系統的干擾，然后滿足系統其他性能要求。當W1(t)、W2(t)分別是確定的擾動，則可以采用傳統的方法設計相應的抗擾動控制器保證系統穩定運行。但是如果W1(t)、W2(t)都是隨機擾動，即為無明顯傳播規律的信號，則可能造成系統的模型或參數不確定，使系統控制器設計復雜化，如果仍采用傳統的方法設計控制器，則很難設計與實現。

　　對直流調速系統來說，系統的主要擾動包括電網擾動、負載擾動。電網擾動作用在電流環內部，可通過電流反饋及時得到抑制，所以電網擾動對轉速的影響較小，則可不加以考慮。負載擾動作用在電流環之外，轉速環之內，只能靠轉速調節器來抑制，所以設計轉速環控制器應具有較好的抗干擾性。另外工業控制現場環境復雜，常存在多種形式的干擾源，所以系統的外界干擾是很難避免的，本文在考慮系統的負載擾動和外界擾動的前提下，以S函數為基礎設計單神經元PID控制器和跟蹤微分器控制系統。