Matlab实现BP神经网络PID控制器设计详解

本篇文章主要介绍了在MATLAB环境下使用BP神经网络整定PID控制算法的过程。首先，作者明确了学习速率（xite=0.28）和惯性系数（alfa=0.001）等关键参数，这些参数对于神经网络的训练和控制性能至关重要。神经网络的结构包括输入层(IN=4)，隐藏层(H=5)，和输出层(Out=3)，权重矩阵wi和wo分别用于连接各层神经元。 算法的核心步骤包括： 1. **初始化**：定义了初始权重wi_1、wi_2、wi_3和wo_1、wo_2、wo_3，以及中间层输出Oh和积分部分I的初始值为零向量。 2. **模拟过程**：通过构建一个二阶系统的传递函数（sys=tf(2.6126,[1,3.201,2.7225]))，将其离散化（dsys=c2d(sys,ts,'z')），并设置输入rin和采样时间ts。 3. **BP神经网络计算**： - 输入到中间层（InputtoNNmiddlelayer）的数据包括当前误差(error(k))、前一时刻的误差(error_1)、上一时刻的误差(error_2)以及一个常数项1，构成向量xi。 - 计算误差信号（x）作为神经网络的输入，其中x(1)是误差与上一时刻误差之差，x(2)是当前误差，x(3)是PID算法中的差分项。 - 将误差信号epid送入神经网络，中间层通过指数函数处理权重矩阵wi乘以输入I得到Oh，然后计算输出层权重K。 4. **输出层计算**：通过权重矩阵wo与中间层的Oh相乘，然后应用指数函数得到输出层的输出，这代表了PID控制器的输出信号。 5. **PID控制**：PID算法在此阶段结合了比例(P)、积分(I)和微分(D)项，根据计算结果调整控制器的输出u_2和u_3。 文章详细展示了如何使用BP神经网络对PID控制器进行自适应整定，以便适应被控系统的动态特性。这种结合传统PID控制和神经网络的学习能力，使得算法能够实时优化控制效果，适用于各种复杂控制系统。整个过程强调了MATLAB环境中的函数调用和数值计算，体现了MATLAB在算法实现和仿真方面的强大功能。