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 11:05:01 浏览: 105
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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