标题@基于BP神经网络PID控制+Simulink仿真,例程(传递函数为高阶修改版,MATLAB R2019a亲测可用)

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%,基于BP神经网络PID控制+Simulink仿真,例程(传递函数为高阶修改版,MATLAB R2019a亲测可用)

function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = exppidf(t,x,u,flag)
switch flag,
 case 0,
 [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes;
 case 1,
 sys=mdlDerivatives(t,x,u);
 case 2,
 sys=mdlUpdate(t,x,u);
 case 3,
 sys=mdlOutputs(t,x,u);
 case 4,
 sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u);
 case 9,
 sys=mdlTerminate(t,x,u);
 otherwise
 DAStudio.error(‘Simulink:blocks:unhandledFlag’, num2str(flag));%异常处理end
function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes
 sizes=simsizes;%用于设置模块参数的结构体用simsizes来生成
 sizes.NumContStates=0;%模块连续状态变量的个数
 sizes.NumDiscStates=3;%模块离散状态变量的个数
 sizes.NumOutputs=4;%模块输出变量的个数
 sizes.NumInputs=7;%模块输入变量的个数
 sizes.DirFeedthrough=1;%模块是否存在直接贯通,1表示存在直接贯通,若为0,则mdlOutputs函数里不能有u
 sizes.NumSampleTimes=1;%模块的采样时间个数,至少是一个
 sys=simsizes(sizes);%设置完后赋给sys输出
 x0=[1,0.1,10];%系统状态变量设置
 str=[];
 ts=[0 0];%采样周期设为0表示是连续系统,
 simStateCompliance = ‘UnknownSimState’;function sys=mdlDerivatives(t,x,u)
sys = [x];
 function sys=mdlUpdate(t,x,u)
 T=0.001;
 x=[u(5);x(2)+u(5)*T;(u(5)-u(4))/T];%e(k),e(k)求和,e(k)求微分。%3个状态量(偏差、偏差和以及偏差变化量),u(5)是偏差,u(4)是上一次的偏差,x(2)则是之前的偏差和
 sys=[x(1);x(2);x(3)];function sys=mdlOutputs(t,x,u)
 xite=0.2;%学习速率
 alfa=0.05;%惯性系数
 IN=3;H=5;OUT=3;
 T=0.1;
 global wi;
 global wo;
 global wi_1;
 global wi_2;
 global wi_3;global wo_1;
 global wo_2;
 global wo_3;global Kp;
 global Ki;
 global Kd;
 %wi=rand(5,3);wo=rand(3,5);Oh=zeros(1,5);%产生一个15的零矩阵(行矩阵)
 I=Oh;
 K1=zeros(3,1);K=zeros(1,3);dyu=0;dK=zeros(1,3);delta3=zeros(1,3);
 d_wo=zeros(3,5);segma=zeros(1,5);delta2=zeros(1,5);d_wi=zeros(5,3);dO=zeros(1,5);
 xi=[u(1),u(3),u(5)];%神经网络训练的3个输入,期望值、误差以及实际值
 epid=[x(1);x(2);x(3)];%用于传给pid控制器的误差%3个状态变量(偏差、偏差和、偏差变化量)(31矩阵,列向量)
 I=xiwi’;%隐含层的输入(31矩阵)
 for j=1:1:5
 Oh(j)=(exp(I(j))-exp(-I(j)))/(exp(I(j))+exp(-I(j)));%隐含层的输出,(15矩阵)行矩阵
 end
 K1=woOh’; %输出层的输入
 for i=1:1:3
 K(i)=exp(K1(i))/(exp(K1(i))+exp(-K(i)));%得到输出层的输出(KP、KI、KD)(13矩阵,行向量)
 end
 u_k=Kepid;%计算得到控制律u,1个值
 %以下是权值调整
 %隐含层至输出层的权值调整
 dyu=sign((u(3)-u(2))/(u(7)-u(6)+0.01));
 for j=1:1:3
 dK(j)=2/(exp(K1(j))+exp(-K1(j)))^2; %输出层的输出的一阶导
 end
 for i=1:1:3
 delta3(i)=u(5)dyuepid(i)dK(i); %输出层的delta
 end
 for j=1:1:3
 for i=1:1:5
 d_wo=xitedelta3(j)Oh(i)+alfa(wo_1-wo_2);
 end
 end
 wo=wo_1+d_wo+alfa*(wo_1-wo_2);
 %以下是输入层至隐含层的权值调整
 for i=1:1:5
 dO(i)=4/(exp(I(i))+exp(-I(i)))^2;%(15矩阵)
 end
 segma=delta3wo;%(15矩阵,行向量)
 for i=1:1:5
 delta2(i)=dO(i)segma(i);
 end
 %for i=1:1:5
 % for j=1:1:3
 % d_wi=xitedelta2(i)xi(j)+alfa(wi_1-wi_2);
 % end
 %end
 d_wi=xitedelta2’xi;
 wi=wi_1+d_wi+alfa(wi_1-wi_2);wo_3=wo_2;
 wo_2=wo_1;
 wo_1=wo;%储存输出层本次调整后的权值
 wi_3=wi_2;
 wi_2=wi_1;
 wi_1=wi;%储存隐层本次调整后的权值
 Kp=K(1);Ki=K(2);Kd=K(3);
 sys=[u_k,Kp,Ki,Kd];
 %sys=[1,2,3,4];function sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u)
sampleTime = 0.1; % Example, set the next hit to be one second later.
 sys = t + sampleTime;function sys=mdlTerminate(t,x,u)
sys = [];

Simulink仿真模型,传递函数为二阶函数。

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Susystem

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5000这个选项不要勾选,系统默认是勾选的,要取消掉。

PB神经网络 智能控制 bp神经网络pid控制仿真实例_matlab_11

蓝色的是输出yout控制目标曲线,黄色的是输入为幅值为2的阶跃函数曲线。系统响应时间约为55s,超调量约为50%,可以通过调整S-Fuction,学习速率xite=0.2;惯性系数alfa=0.05;的值,使目标曲线的性能更优。

PB神经网络 智能控制 bp神经网络pid控制仿真实例_PB神经网络 智能控制_12


可以加Scope,Kp的曲线

PB神经网络 智能控制 bp神经网络pid控制仿真实例_PB神经网络 智能控制_13

Ki的曲线

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Ki的曲线

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这里是引用

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// An highlighted block
var foo = 'bar';

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  • 项目
  • 在这里插入代码片项目
  • 项目
  1. 项目1
  2. 项目2
  3. 项目3


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一个简单的表格是这么创建的:

项目

Value

电脑

$1600

手机

$12

导管

$1

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列

第二列

第三列

第一列文本居中

第二列文本居右

第三列文本居左

SmartyPants

SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

TYPE

ASCII

HTML

Single backticks

'Isn't this fun?'

‘Isn’t this fun?’

Quotes

"Isn't this fun?"

“Isn’t this fun?”

Dashes

-- is en-dash, --- is em-dash

– is en-dash, — is em-dash

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HTML Authors John Luke

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一个具有注脚的文本。2

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KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 PB神经网络 智能控制 bp神经网络pid控制仿真实例_matlab_20

PB神经网络 智能控制 bp神经网络pid控制仿真实例_神经网络_21

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能,丰富你的文章


Mon 06 Mon 13 Mon 20 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid


  • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:


张三 李四 王五 你好!李四, 最近怎么样? 你最近怎么样,王五? 我很好,谢谢! 我很好,谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五


这将产生一个流程图。:


链接




长方形

圆角长方形

菱形


  • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图:


Created with Raphaël 2.3.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no


  • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

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  1. mermaid语法说明 ↩︎
  2. 注脚的解释 ↩︎