bp神经网络用于PID控制器.rar_BP神经网络_BP神经网络PID_bppid

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17 浏览量 2022-07-14 17:24:31 上传评论 2 收藏 2KB RAR 举报

BP神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是一种在机器学习领域广泛应用的多层前馈神经网络。这种网络以其能够通过反向传播算法调整权重而著名，尤其在处理非线性问题时表现出强大的能力。在控制理论中，BP神经网络常常被用来优化PID（比例-积分-微分）控制器的设计，以提升系统的性能。 PID控制器是工业自动化领域中最常见的控制器类型，它通过结合比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分来调节系统的输出，以达到期望的响应。然而，传统的PID控制器参数设置往往需要大量的实验调整，效率低下且难以适应复杂的动态环境。 BP神经网络用于PID控制器的优势在于，它可以通过学习系统的行为来自动调整PID参数。在MATLAB环境中，我们可以利用其强大的数值计算和建模功能来实现这一目标。MATLAB中的神经网络工具箱提供了构建、训练和测试神经网络的接口，使得BP神经网络与PID控制器的结合变得更加便捷。在"bp神经网络用于PID控制器"的项目中，我们可以预期包含以下内容： 1. **网络结构**：BP神经网络通常包含输入层、隐藏层和输出层。输入层节点对应于系统状态或控制信号，输出层节点则对应PID控制器的P、I、D参数。隐藏层的层数和节点数量可根据问题复杂度进行选择。 2. **训练数据**：为了训练网络，我们需要收集系统的运行数据，包括期望的输出和实际的系统响应。这些数据将作为网络的输入和目标输出。 3. **反向传播算法**：训练过程中，BP算法会根据预测输出与目标输出的误差来更新网络权重，这个过程通过梯度下降法进行，以最小化损失函数。 4. **PID参数输出**：训练完成后，神经网络将根据输入信号预测出合适的PID参数，这些参数可以直接应用到实际的PID控制器中。 5. **性能评估**：通过模拟或实验证明，使用神经网络优化的PID控制器是否能提高系统的稳定性和响应速度，对比未优化的PID控制器，评估改善效果。 6. **调整与优化**：可能还包括对网络结构和训练策略的调整，例如改变学习率、动量项或使用不同的激活函数，以提高训练效果和避免过拟合。在实际应用中，BP神经网络与PID控制器的结合可以显著提高控制系统的性能，特别是在应对非线性、时变或不确定性系统时。MATLAB提供的工具使得这一过程更加直观和高效。通过深入理解并实践这个项目，可以更好地掌握神经网络在控制系统设计中的应用。

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bp神经网络用于PID控制器

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基于bp神经网络pid控制程序Matlab %from pfyh %BP based PID Control clear all; close all; xite=0.25; alfa=0.05; S=2; %Signal type IN=4;H=5;Out=3; %NN Structure if S==1 %Step Signal wi=[-0.6394 -0.2696 -0.3756 -0.7023; -0.8603 -0.2013 -0.5024 -0.2596; -1.0749 0.5543 -1.6820 -0.5437; -0.3625 -0.0724 -0.6463 -0.2859; 0.1425 0.0279 -0.5406 -0.7660]; %wi=0.50*rands(H,IN); wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi; wo=[0.7576 0.2616 0.5820 -0.1416 -0.1325; -0.1146 0.2949 0.8352 0.2205 0.4508; 0.7201 0.4566 0.7672 0.4962 0.3632]; %wo=0.50*rands(Out,H); wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo; end if S==2 %Sine Signal wi=[-0.2846 0.2193 -0.5097 -1.0668; -0.7484 -0.1210 -0.4708 0.0988; -0.7176 0.8297 -1.6000 0.2049; -0.0858 0.1925 -0.6346 0.0347; 0.4358 0.2369 -0.4564 -0.1324]; %wi=0.50*rands(H,IN); wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi; wo=[1.0438 0.5478 0.8682 0.1446 0.1537; 0.1716 0.5811 1.1214 0.5067 0.7370; 1.0063 0.7428 1.0534 0.7824 0.6494]; %wo=0.50*rands(Out,H); wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo; end x=[0,0,0]; u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0; y_1=0;y_2=0;y_3=0; Oh=zeros(H,1); %Output from NN middle layer I=Oh; %Input to NN middle layer error_2=0; error_1=0; ts=0.001; for k=1:1:6000 time(k)=k*ts; if S==1 rin(k)=1.0; elseif S==2 rin(k)=sin(1*2*pi*k*ts); end %Unlinear model a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k)); yout(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1; error(k)=rin(k)-yout(k); xi=[rin(k),yout(k),error(k),1]; x(1)=error(k)-error_1; x(2)=error(k); x(3)=error(k)-2*error_1+error_2; epid=[x(1);x(2);x(3)]; I=xi*wi^; for j=1:1:H Oh(j)=(exp(I(j))-exp(-I(j)))/(exp(I(j))+exp(-I(j))); %Middle Layer end K=wo*Oh; %Output Layer for l=1:1:Out K(l)=exp(K(l))/(exp(K(l))+exp(-K(l))); %Getting kp,ki,kd end kp(k)=K(1);ki(k)=K(2);kd(k)=K(3); Kpid=[kp(k),ki(k),kd(k)]; du(k)=Kpid*epid; u(k)=u_1+du(k); if u(k)>=10 % Restricting the output of controller u(k)=10; end if u(k)<=-10 u(k)=-10; end dyu(k)=sign((yout(k)-y_1)/(u(k)-u_1+0.0000001)); %Output layer for j=1:1:Out dK(j)=2/(exp(K(j))+exp(-K(j)))^2; end for l=1:1:Out delta3(l)=error(k)*dyu(k)*epid(l)*dK(l); end for l=1:1:Out for i=1:1:H d_wo=xite*delta3(l)*Oh(i)+alfa*(wo_1-wo_2); end end wo=wo_1+d_wo+alfa*(wo_1-wo_2); %Hidden layer for i=1:1:H dO(i)=4/(exp(I(i))+exp(-I(i)))^2; end segma=delta3*wo; for i=1:1:H delta2(i)=dO(i)*segma(i); end d_wi=xite*delta2^*xi; wi=wi_1+d_wi+alfa*(wi_1-wi_2); %Parameters Update u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k); y_2=y_1;y_1=yout(k); wo_3=wo_2; wo_2=wo_1; wo_1=wo; wi_3=wi_2; wi_2=wi_1; wi_1=wi; error_2=error_1; error_1=error(k); end figure(1); plot(time,rin,^r^,time,yout,^b^); xlabel(^time(s)^);ylabel(^rin,yout^); figure(2); plot(time,error,^r^); xlabel(^time(s)^);ylabel(^error^); figure(3); plot(time,u,^r^); xlabel(^time(s)^);ylabel(^u^); figure(4); subplot(311); plot(time,kp,^r^); xlabel(^time(s)^);ylabel(^kp^); subplot(312); plot(time,ki,^g^); xlabel(^time(s)^);ylabel(^ki^); subplot(313); plot(time,kd,^b^); xlabel(^time(s)^);ylabel(^kd^);