基于BP神经网络自适应控制PID控制器代码

下面是一个基于BP神经网络自适应控制PID控制器的控制代码示例： ```python import numpy as np # 定义BP神经网络 class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes): self.input_nodes = input_nodes self.hidden_nodes = hidden_nodes self.output_nodes = output_nodes # 初始化权重 self.weights_input_hidden = np.random.randn(input_nodes, hidden_nodes) self.weights_hidden_output = np.random.randn(hidden_nodes, output_nodes) # 定义前向传播函数 def forward(self, X): self.hidden_layer = np.dot(X, self.weights_input_hidden) self.hidden_layer_activation = self.sigmoid(self.hidden_layer) self.output_layer = np.dot(self.hidden_layer_activation, self.weights_hidden_output) return self.output_layer # 定义sigmoid激活函数 def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # 定义sigmoid激活函数的导数 def sigmoid_derivative(self, x): return x * (1 - x) # 定义PID控制器类 class PIDController: def __init__(self, Kp, Ki, Kd): self.Kp = Kp self.Ki = Ki self.Kd = Kd # 初始化误差、误差积分、误差微分 self.error = 0 self.error_integral = 0 self.error_derivative = 0 # 初始化上一次误差 self.prev_error = 0 # 初始化控制器输出 self.output = 0 # 初始化BP神经网络 self.nn = BPNeuralNetwork(1, 4, 1) # 定义控制器的控制函数 def control(self, set_point, process_variable): # 计算误差 self.error = set_point - process_variable # 计算误差积分 self.error_integral += self.error # 计算误差微分 self.error_derivative = self.error - self.prev_error # 计算控制器输出 self.output = self.Kp * self.error + self.Ki * self.error_integral + self.Kd * self.error_derivative # 使用BP神经网络对控制器输出进行调整 nn_input = np.array([[self.output]]) nn_output = self.nn.forward(nn_input) self.output = nn_output[0][0] # 更新上一次误差 self.prev_error = self.error return self.output ``` 以上代码中，BPNeuralNetwork类定义了一个简单的BP神经网络，其中包括前向传播函数、sigmoid激活函数和sigmoid激活函数的导数。PIDController类定义了一个基于BP神经网络自适应控制的PID控制器，其中包括控制函数、误差、误差积分、误差微分等参数的计算，以及BP神经网络的调用。