nnbp_pid.rar_BPsimulink_S函数BP_bppid_matlabpidsimulink_nnbp_bp神经网络pidsimulink资源-CSDN文库

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171 浏览量 2022-07-15 10:46:03 上传评论收藏 840B RAR 举报

在本文中，我们将深入探讨如何使用BP神经网络（Backpropagation Neural Network）设计PID控制器，并将其集成到MATLAB的Simulink环境中作为S函数进行仿真。这个名为"nnbp_pid.rar"的压缩包包含了实现这一功能的核心代码文件"nnbp_pid.m"。 BP神经网络是一种基于梯度下降的学习算法，广泛应用于模式识别、函数逼近和控制等领域。在PID控制器中，BP神经网络可以替代传统的固定参数结构，通过学习和调整权重来优化控制器的性能。这样的神经网络PID控制器（NNPID）具有自适应性和非线性处理能力，能够更好地应对复杂的系统动态。 S函数是Simulink中的一个重要概念，它允许用户自定义模型组件，以满足特定的仿真需求。在这个案例中，"nnbp_pid.m"文件实现了BP神经网络PID控制器的S函数。用户可以在Simulink模型中直接调用这个S函数，将神经网络控制器插入到系统的反馈环路中。在MATLAB中，我们可以使用MATLAB脚本或函数来定义S函数。"nnbp_pid.m"文件很可能包含了以下关键部分： 1. **SFUNCTION_HEADER**: 这是S函数的初始化部分，定义了S函数的输入、输出、状态等参数，以及初始化函数的接口。 2. ** mdlInitializeSizes**: 定义了S函数的尺寸，包括输入、输出和工作向量的大小。 3. **mdlInitializeConditions**: 设置初始条件，通常用于设置S函数的内部状态。 4. **mdlOutputs**: 实现S函数的输出计算，这里会包含BP神经网络的前向传播过程，计算PID控制器的输出信号。 5. **mdlUpdate**: 更新S函数的状态，可能涉及到神经网络的学习和参数更新。 6. **mdlTerminate**: 在仿真结束时执行的函数，可以用来清理S函数的资源。 7. **Neural Network Implementation**: "nnbp_pid.m"中还会包含BP神经网络的实现细节，包括网络结构（输入层、隐藏层、输出层的节点数）、激活函数、学习率和训练算法等。在实际应用中，我们需要根据具体系统的需求调整BP神经网络的结构和训练参数，然后在Simulink环境中搭建模型，将"nnbp_pid" S函数作为控制器模块，连接到系统的输入和输出。通过Simulink的仿真功能，我们可以评估NNPID控制器的性能，如稳态误差、超调、响应时间等指标。 "nnbp_pid.rar"提供的资源为我们提供了一种将BP神经网络与PID控制器结合，并在MATLAB Simulink中进行仿真的方法。这种结合可以提高控制系统的自适应能力和性能，特别适用于处理非线性、时变或不确定性的问题。对于希望深入研究神经网络控制策略的工程师和学者来说，这是一个非常有价值的参考资料。

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nnbp_pid.rar （1个子文件）

nnbp_pid.m 1KB

function [sys,x0,str,ts]=nnbp_pid(t,x,u,flag,T,nh,xite,alfa,kF1,kF2) switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts] = mdlInitializeSizes(T,nh); case 3, sys = mdlOutputs(t,x,u,T,nh,xite,alfa,kF1,kF2); case {1, 2, 4, 9},sys = []; otherwise, error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); end; % 初始化函数 function [sys,x0,str,ts,u] = mdlInitializeSizes(T,nh) sizes = simsizes; % 读入模板，得出默认的控制量 sizes.NumContStates = 0; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 4+7*nh; sizes.NumInputs=7+14*nh; sizes.DirFeedthrough = 1; sizes.NumSampleTimes = 1; sys = simsizes(sizes); x0 = []; str = []; ts = [T 0]; % 系统输出计算函数 function sys = mdlOutputs(t,x,u,T,nh,xite,alfa,kF1,kF2) wi_2=reshape(u(8:7+4*nh),nh,4); wo_2=reshape(u(8+4*nh:7+7*nh),3,nh); wi_1=reshape(u(8+7*nh:7+11*nh),nh,4); wo_1=reshape(u(8+11*nh:7+14*nh),3,nh); xi=[u([6,4,1])', 1]; xx=[u(1)-u(2); u(1); u(1)+u(3)-2*u(2)]; I=xi*wi'; Oh=non_transfun(I,kF1); K=non_transfun(wo*Oh',kF2); uu=u(7)+K'*xx; dyu=sign((u(4)-u(5))/(uu-u(7)+0.0000001)); dK=non_transfun(K,3); delta3=u(1)*dyu*xx.*dK; wo=wo_1+xite*delta3*Oh+alfa*(wo_1-wo_2); dO=2*non_transfun(I,3); wi=wi_1+xite*(dO.*(delta3'*wo))'*xi+alfa*(wi_1-wi_2); sys=[uu; K;wi(:);wo(:)]; % 激活函数近似 function W1=non_transfun(W,key) switch key case 1, W1=(exp(W)-exp(-W))./(exp(W)+exp(-W)); case 2, W1=exp(W)./(exp(W)+exp(-W)); case 3, W1=2./(exp(W)+exp(-W)).^2; end