在解決未知對象的控制器設(shè)計問題上，已有研究人員采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，根據(jù)環(huán)境的變化而設(shè)計控制器，如Hoskins[1]等的大時滯化工系統(tǒng)控制器，ASADA M[2]等的機器人射門控制系統(tǒng)，LIN C J 和CARPENTER G A[6-7]的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器自學(xué)習(xí)方法等。

　　然而，傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再勵學(xué)習(xí)方法多采用預(yù)先確定結(jié)構(gòu)的BP網(wǎng)絡(luò)進行在線學(xué)習(xí)，且學(xué)習(xí)一般針對單個目標而進行，對具有多性能指標的系統(tǒng)則不能兼顧各方面性能。

1 多指標控制器自設(shè)計方法

　　本文提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未知對象控制器自設(shè)計方法原理如圖1所示，算法首先根據(jù)被控對象的輸出評估各項性能指標值，以此性能指標值作為進化算法的適應(yīng)度。算法包括指標評估、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化設(shè)計、并行遺傳算法設(shè)計、適應(yīng)性權(quán)重計算四部分，以下分別介紹各部分設(shè)計規(guī)則。

　　1.1 指標評估

　　1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化

　　為了實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的完全自主化，本文采用一種全自主設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括網(wǎng)絡(luò)連接和傳遞函數(shù)的自主設(shè)計，其結(jié)構(gòu)圖如圖2 所示。如果用矩陣out1、out2…outn來表示每一層的網(wǎng)絡(luò)輸出，每層之間的連接權(quán)重用矩陣wij來表示，每層的反饋與該層的連接權(quán)重為矩陣feed_wi，則第m層的網(wǎng)絡(luò)在k時刻的輸出可以表示為：

 
 　這里矩陣trans_wi將第i層每個神經(jīng)元輸出的傳遞函數(shù)進行加權(quán)組合，因此整個網(wǎng)絡(luò)控制器的輸出取決于wij、feed_wi、biasi、trans_wi等因素。算法根據(jù)各項適應(yīng)度函數(shù)的變化來增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元個數(shù)。如果各項指標值變化很小且指標很差，則增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元個數(shù)，繼續(xù)進化以搜索結(jié)構(gòu)。

　　1.3 并行遺傳算法

　　針對多指標的進化，為了提高遺傳算法的收斂速度，本文采用并行搜索方法，按照各項指標和綜合適應(yīng)度函數(shù)對系統(tǒng)進行并行進化。各項單指標之間的混合交叉、變異如同瓜果嫁接原理，可以很好地利用基因的組合功能實現(xiàn)個體的進化，從而起到加快收斂速度和避免陷入局部極小的作用。

　　1.4 適應(yīng)性權(quán)重計算

　　按照式（2）進行綜合適應(yīng)度計算時，由于各項性能指標數(shù)量級之間存在差異，不能直接進行相加，必須先進行歸一化處理。

2 仿真實驗與結(jié)果分析

2.1 被控對象簡介

　　為了驗證本文提出的控制器自設(shè)計方法的有效性，本文對基于矢量控制的異步電機調(diào)速系統(tǒng)進行控制器設(shè)計，在進化算法的搜索作用下利用神經(jīng)元自主組合構(gòu)建速度環(huán)控制器，以實現(xiàn)的速度控制。

　　控制器自主設(shè)計在電機調(diào)速系統(tǒng)中應(yīng)用的原理如圖4所示。交流電機數(shù)學(xué)模型具有高階非線性特點，為實現(xiàn)交流電機的高性能控制，圖4虛線框中為自設(shè)計速度控制器，進化算法根據(jù)系統(tǒng)的性能指標來在線逐步進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的權(quán)值、閾值、傳遞函數(shù)，通過全局搜索得到控制器以保證未知參數(shù)的交流電機穩(wěn)定運行。

  　調(diào)速系統(tǒng)中速度的穩(wěn)定性和快速性是評估系統(tǒng)好壞的重要指標，因此本文選擇如下指標來評估系統(tǒng)的性能優(yōu)劣：

   
    其中e(t)是速度誤差，ce(t)按照式(8)計算:
   

　　式（7）中f1用來評估速度的誤差，f2評估速度響應(yīng)的快速性，f3在f1的基礎(chǔ)上評估系統(tǒng)的速度靜差。按照此三項指標對系統(tǒng)進行控制器自設(shè)計，能使調(diào)速系統(tǒng)具有良好的快速性與穩(wěn)定性。

2.2 仿真試驗

　　按照上節(jié)提出的再勵學(xué)習(xí)算法，本文對交流電機調(diào)速系統(tǒng)速度控制器自設(shè)計進行仿真試驗，利用MATLAB軟件中simulink工具箱建立交流電機矢量控制仿真平臺，仿真實驗中電機參數(shù)為：勵磁電感Lm=0.102 4 H，轉(zhuǎn)子電感Lr=0.108 8 H，定子電感Ls=0.1 063 H，轉(zhuǎn)子電阻Rr=0.531 Ω，定子電阻Rs=0.813 Ω，轉(zhuǎn)動慣量J=0.02 kgm2，額定功率Pn=5.5 kW。具體的仿真算法實施步驟如下：

　　（1）根據(jù)神經(jīng)元個數(shù)及其層數(shù)建立wij、feed_wi、biasi、trans_wi等矩陣，按照整數(shù)型編碼方式將以上變量組建染色體個體，隨機產(chǎn)生40組個體，形成染色體種群；

　　（2）設(shè)置交叉概率Pc=0.8，變異概率Pm=0.01，采樣時間T=0.001 s，將式（7）設(shè)置為各項指標適應(yīng)度函數(shù)，個體作用時間為500個采樣點，采用輪盤賭選擇法，停機條件為綜合適應(yīng)度函數(shù)值變化率小于0.01；

　　（3）將40個染色體個體分別代換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的參數(shù)進行電機速度控制，每一個體作用時間為0.5 s；

　　（4）利用輪盤賭法分別選擇各單項指標和綜合指標的2個個體，將三組單指標個體相互混合進行交叉、變異操作，綜合指標2個體間進行交叉、變異操作，四項指標共產(chǎn)生8個子代個體；

　　（5）將步驟（4）生成的子個體替換種群中適應(yīng)度的8個個體，形成新的種群；

　　（6）判斷綜合適應(yīng)度是否滿足停止進化的條件，如果滿足則執(zhí)行步驟7，否則執(zhí)行步驟3；

　　（7）將綜合指標的個體對應(yīng)的數(shù)值代換到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器中，使調(diào)速系統(tǒng)穩(wěn)定運行。

　　經(jīng)過70代的進化計算，進化算法搜索到了能夠保證電機穩(wěn)定運行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器結(jié)構(gòu)與參數(shù)，實驗得到的進化過程速度變化曲線如圖5（a）所示，適應(yīng)度值變化曲線如圖5（b）所示。

　　進化結(jié)束后，對自設(shè)計的控制器進行性能測試，測試中在0.5 s時速度給定從0變?yōu)? 000 r/min，觀測調(diào)速系統(tǒng)的動態(tài)和靜態(tài)性能。兩種控制器動靜態(tài)響應(yīng)曲線如圖6所示。

　　由以上仿真結(jié)果可知，進化算法通過全局搜索，在測試各種控制性能不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)后，終獲得了滿足電機穩(wěn)定運行的速度控制器。由于進化目標不同，終獲得的控制器性能也具有很大差異。由于本文考慮了動態(tài)性能和靜態(tài)性能等多個指標，獲得的控制器比按單指標設(shè)計的控制器能更好地保證系統(tǒng)的動靜態(tài)性能。由于穩(wěn)定性單指標沒有考慮快速性問題，獲得的控制器雖然能夠保證系統(tǒng)穩(wěn)定，但是快速性卻很差。

　　本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多性能指標系統(tǒng)的控制器設(shè)計方法，利用適應(yīng)性權(quán)重法和遺傳算法相結(jié)合，遺傳算法按照適應(yīng)性權(quán)重法確定的進化方向進行遺傳操作以設(shè)計兼顧各項性能指標的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。將該算法應(yīng)用于交流電機矢量控制系統(tǒng)速度控制器自設(shè)計中，仿真實驗驗證了本文提出的控制器自設(shè)計方法的可行性。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器自設(shè)計方法能夠增強系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)能力，特別適合太空探測器等人類不易維修、設(shè)備環(huán)境和故障無法預(yù)料的復(fù)雜系統(tǒng)容錯控制，具有十分重要的應(yīng)用價值。