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。
Susystem
5000这个选项不要勾选,系统默认是勾选的,要取消掉。
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。
可以加Scope,Kp的曲线
Ki的曲线
Ki的曲线
这里是引用
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H2O is是液体。
210 运算结果是 1024.
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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
- 项目1
- 项目2
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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?’ |
Quotes |
| “Isn’t this fun?” |
Dashes |
| – is en-dash, — is em-dash |
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HTML
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John
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一个具有注脚的文本。2
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Gamma公式展示
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
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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