【老生谈算法】matlab实现BP神经网络整定的PID算法.docx
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2023-06-09
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BP神经网络整定的 PID算法
%BP based PID Control
clear all;
close all;
xite=0.28;
% 学习速率
%惯性系数
alfa=0.001;
IN=4;H=5;Out=3; %NN Structure（构造，神经网络结构）
wi=0.50*rands(H,IN);
wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;
wo=0.50*rands(Out,H);
wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;%构成变量
Oh=zeros(H,1);
I=Oh;
%Output from NN middle layer
%Input to NN middle layer
error_2=0;
error_1=0;
ts=0.01;
sys=tf(2.6126,[1,3.201,2.7225]); %建立被控对象传递函数（LTI Viewer对象模型 sys=tf(num,den)
将由传递函数模型所描述系统封装成对应的系统对象模型。
dsys=c2d(sys,ts,'z'); %把传递函数离散化（零阶保持器法离散化）
[num,den]=tfdata(dsys,'v'); %离散化后提取分子、分母（提取每项的常数）
for k=1:1:2000
time(k)=k*ts;
rin(k)= 40;
%频率参数，构成一维数组
yout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(2)*u_2+num(3)*u_3；
error(k)=rin(k)-yout(k);
xi=[rin(k),yout(k),error(k),1];
x(1)=error(k)-error_1;
x(2)=error(k);
%计算 P
%计算 I
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