神经网络pid控制器MATLAB,BP神经网络PID控制器的Simulink 仿真模型搭建教程

时间: 2023-07-08 13:05:01 浏览: 61
1. 神经网络PID控制器MATLAB代码: ``` clc;clear;close all; %建立神经网络模型 net=newff([-1 1],[-1 1],2); %设置神经网络参数 net.trainParam.epochs=5000; net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.goal=0.001; %加载数据 load('piddata.mat'); %训练神经网络 net=train(net,pidInput,pidOutput); %仿真 sim('pid_sim.slx'); %画图 figure(1); plot(pidOutput,'b'); hold on; plot(yout,'r'); xlabel('Time(s)'); ylabel('Output'); title('PID Control with Neural Network'); legend('Target Output','Actual Output'); ``` 2. BP神经网络PID控制器的Simulink 仿真模型搭建教程: 步骤一:打开Simulink软件,新建一个模型。 步骤二:在模型中添加PID控制器和BP神经网络模块。 步骤三:将PID控制器的输出和BP神经网络模块的输入连线。 步骤四:设置BP神经网络模块的参数,包括输入层、隐层和输出层的神经元个数、学习率、训练次数等。 步骤五:导入仿真数据,包括PID控制器的输入和输出数据。 步骤六:运行仿真,观察BP神经网络PID控制器的控制效果。 步骤七:分析仿真结果,调整BP神经网络模块的参数,提高控制效果。 注意事项: 1. 在导入仿真数据时,需保证PID控制器的输入和输出数据的长度相等。 2. 在设置BP神经网络模块的参数时,需根据实际情况进行调整,以达到最佳控制效果。

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