基于BP 神经网络的pid整定

基于BP神经网络的PID整定是一种自适应控制方法，它可以根据被控对象的实时响应来自动调整PID控制器的参数，从而实现更加精确的控制。下面是基于BP神经网络的PID整定的步骤：

1. 收集被控对象的数据，包括输入信号和输出信号，建立数据集。

2. 将数据集分为训练集和测试集，通常训练集占总数据集的70%~80%，测试集占20%~30%。

3. 构建BP神经网络模型，输入层节点数为2，即输入信号和输出信号，输出层节点数为3，即PID控制器的三个参数Kp、Ki和Kd。

4. 使用训练集对BP神经网络进行训练，得到最优的PID参数。

5. 使用测试集对训练好的BP神经网络进行测试，评估其性能。

6. 将得到的最优PID参数应用于实际控制中。

下面是一个基于BP神经网络的PID整定的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 构建BP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)

# 收集数据
input_data = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8], [5, 10], [6, 12], [7, 14], [8, 16], [9, 18], [10, 20]])
output_data = np.array([[1, 0.5, 0.2], [2, 1, 0.4], [3, 1.5, 0.6], [4, 2, 0.8], [5, 2.5, 1], [6, 3, 1.2], [7, 3.5, 1.4], [8, 4, 1.6], [9, 4.5, 1.8], [10, 5, 2]])

# 将数据集分为训练集和测试集
train_input = input_data[:7]
train_output = output_data[:7]
test_input = input_data[7:]
test_output = output_data[7:]

# 训练BP神经网络
model.fit(train_input, train_output)

# 测试BP神经网络
test_predict = model.predict(test_input)
mse = mean_squared_error(test_output, test_predict)
print('MSE:', mse)

# 应用最优PID参数
pid_params = test_predict[-1]
print('Kp:', pid_params[0])
print('Ki:', pid_params[1])
print('Kd:', pid_params[2])