训练模糊神经网络跟踪PD控制器代码

训练模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）用于跟踪PD控制器通常涉及到将模糊逻辑系统与神经网络结合起来。PD控制器是一种常用的反馈控制策略，它结合了比例（P）控制和积分（I）控制的优点。

以下是使用Python和常用库（如PyTorch、scikit-fuzzy等）编写模糊神经网络跟踪PD控制器的基本步骤：

1. **数据准备**：
- 收集或生成一组关于输入（通常是传感器读数）和期望输出（控制器设定点）的数据对，作为训练样本。

2. **构建模糊系统**：
- 设计模糊规则，包括模糊集和隶属函数，确定如何通过输入转换到模糊状态空间。
- 使用`skfuzzy`库创建模糊控制器模型。

3. **模糊化**：
- 将输入数据映射到模糊集合上，得到相应的模糊输出。

4. **训练神经网络**：
- 设计一个FNN结构，它接受模糊系统的输出作为输入，学习如何调整PID控制器参数以达到更好的性能。
- 使用反向传播算法训练网络，目标是使得实际输出接近于期望输出。

5. **集成模糊神经网络与PD控制器**：
- 网络输出作为PD控制器的调节参数，比如Kp和Ki值。

6. **测试和优化**：
- 测试模型在新数据上的性能，并根据需要调整模糊规则或神经网络结构。

import torch
from skfuzzy import ControlSystem
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 创建模糊控制器
cs = ControlSystem()

# ...设置模糊规则...

# 定义FNN结构
class PDNet(torch.nn.Module):
    # ...网络定义...

# 训练过程
inputs, targets = ...  # 数据加载
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(inputs, targets)
model.train()  
optimizer.zero_grad()
output = model(X_train)  # 模型预测
loss = loss_function(output, y_train)  # 计算损失
loss.backward()  # 反向传播
optimizer.step()  # 更新权重

# ...迭代训练过程...

# 使用训练好的模型调整PD控制器参数
def pd_controller(input, nn_output):
    kp, ki = nn_output
    # 控制器计算
    ...

# 测试和优化循环
for x_test, y_test in test_loader:
    output = model(x_test)
    pd_controller(x_test, output)