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基于PLC的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)方法

作者: 時間:2016-12-16 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
  模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模糊邏輯控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者結(jié)合的產(chǎn)物。這兩者單獨使用時存在一定缺陷。模糊邏輯在一定的論域上具有很好的收斂性,并具有模糊量運算優(yōu)勢;而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、并行運算和精確計算的能力。因此,這兩者相結(jié)合可大大提高綜合能力。

  plc在工業(yè)控制中應(yīng)用廣泛,因此,功能強(qiáng)大,使用方便。因此,將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于PLC中具有實際應(yīng)用價值,使PLC在機(jī)械、民用等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。這里提出一種基于PLC的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)方法。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201612/330832.htm

  1、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

  模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很多種結(jié)構(gòu)和算法,對于不同控制對象,綜合考慮運算速度和精度,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也有所不同。由于該實現(xiàn)方法沒有實際控制對象,為了說明在PLC上能實現(xiàn)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,故選擇模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如圖1所示。假設(shè)其中輸入兩個變量X1、X2,輸出變量為Y。將每個輸入因子分為:NM,NS,ZO,PS,PM等5個模糊狀態(tài)。

  2、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)步驟

  選擇在線學(xué)習(xí),在線學(xué)習(xí)期間學(xué)習(xí)速度不變。在線學(xué)習(xí)終止條件是性能指標(biāo)E小于等于某一數(shù)值。這個指標(biāo)值隨控制對象的改變而改變的。當(dāng)確定控制對象時,該指標(biāo)值可根據(jù)經(jīng)驗確定。但是為了便于說明問題這里設(shè)置該指標(biāo)值為0.002。具體學(xué)習(xí)步驟是:①θji、σji、ωi及η的初始值在[0,1]之間隨機(jī)選取,η的值為恒定值,根據(jù)經(jīng)驗決定。②根據(jù)模糊神經(jīng)算法計算出比較理想的θji(k+1)、σji(k+1)、ωi(k+1)值。③根據(jù)模糊神經(jīng)算法計算E,若E≤0.002,迭代結(jié)束。否則,令θji(k+1)、σji(k+1)、ωi(k+1)為初始值并返回②。

  3、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在PLC的應(yīng)用

  3.1模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)階段的實現(xiàn)

  在學(xué)習(xí)階段實現(xiàn)過程中,利用上位機(jī)向下位機(jī)傳輸樣本數(shù)據(jù),具體運算過程是由下位機(jī)實現(xiàn)。

  3.1.1學(xué)習(xí)階段上位機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)

  根據(jù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論知識可知,樣本值是根據(jù)實際控制對象的需要而定的。為了說明問題,采用含有兩個輸入值和一個輸出期望值的較為簡單的樣本值。學(xué)習(xí)過程中上位機(jī)程序設(shè)計流程如圖2所示,具體過程如下:

  (1)初始化初始化樣本值和為后續(xù)傳輸樣本值做準(zhǔn)備,通過PLC指令把樣本值寫入PLC的儲存地址,再次賦值給發(fā)送區(qū)的數(shù)據(jù)區(qū),并把存儲第一個樣本值地址分別賦給VD712,VD716,VD720地址指針,這樣可為再次發(fā)送樣本值做準(zhǔn)備。因為要發(fā)送的樣本值是不斷變化的,但是發(fā)送區(qū)不能變化,故使用地址指針達(dá)到兩者同步。

  (2)接受請求接收下位機(jī)向上位機(jī)傳送的數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)是告之上位機(jī)是否向下位機(jī)傳送樣本值。

  (3)判斷VB703數(shù)據(jù)請求標(biāo)志位VB703,對所接收的數(shù)據(jù),判斷其值是否等于16#FF。而16#FF是通信協(xié)議中規(guī)定上位機(jī)給下位機(jī)傳送數(shù)據(jù)的標(biāo)志。如果等于16#FF,則向下位機(jī)傳輸數(shù)據(jù);否則就再次返回上一步。

  (4)發(fā)送數(shù)據(jù)通過上位機(jī)通信程序向下位機(jī)發(fā)送樣本值,發(fā)送完后就結(jié)束第一次傳送樣本值,啟動新接收,等待下位機(jī)請求數(shù)據(jù)傳送信號。

  3.1.2下位機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)

  圖3為下位機(jī)程序流程,從中可以看到學(xué)習(xí)階段下位機(jī)程序的基本構(gòu)想。

  針對下位機(jī)程序流程這里需要說明的是:

  (1)初始化首先隨機(jī)選取[0,1]內(nèi)θji、σji、ωi及η的初始值,通過PLC指令把這些值賦給存儲單元;其次對學(xué)習(xí)過程中用到的常數(shù)賦值,同樣賦給存儲單元;最后,要把請求數(shù)據(jù)傳送的標(biāo)志位VB703置位。

  (2)初始值計算由于初始化中請求數(shù)據(jù)傳送,首先通過下位機(jī)的通信程序取得數(shù)據(jù),并且接收樣本數(shù)據(jù)后.復(fù)位VB703,告知上位機(jī)不再傳送數(shù)據(jù)。接著利用初始化已賦值的第一組權(quán)值,計算第一組樣本值為輸入時輸出值、輸出值與期望輸出值的差值以及后續(xù)計算所要用到的數(shù)據(jù)。

  (3)權(quán)值、E(性能指標(biāo))值計算在第上一步的基礎(chǔ)上計算權(quán)值和E值。具體算法可參考模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法.且易于在PLC平臺上實現(xiàn)。

  (4)E值判斷把計算的E值與0.002相比較。如果E≤0.002,說明計算的函數(shù)變量、權(quán)值已達(dá)到預(yù)期目標(biāo),學(xué)習(xí)過程結(jié)束。結(jié)束的同時觸發(fā)外接設(shè)備的開關(guān)量,利用外接設(shè)備讀取這些計算結(jié)果。相反,則需繼續(xù)學(xué)習(xí)過程。并將不滿足性能指標(biāo)第3步計算出的函數(shù)變量、權(quán)值賦給下一步重新計算y值所需的地址內(nèi),把請求數(shù)據(jù)標(biāo)志位VB703置位.并向上位機(jī)發(fā)送,從而為新y值的計算做好準(zhǔn)備。


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