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在工业控制领域中，PID控制器是一种广泛应用的控制算法。然而，在面对复杂的系统和多变的工况时，传统的PID控制器可能无法实现最优的控制效果。为此，本文提出了一种基于神经网络的自适应PID控制器，通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合，实现了对 方波信号的跟踪。本文使用传递函数对系统进行建模，并通过自动调整PID参数，优化控制效果。
1 引言
PID控制器在工业控制领域中具有悠久的历史，其通过比例、积分、微分三个参数的调整，实现对系统的控制。然而，传统的PID控制器在面对复杂的系统和多变的工况时，其控制效果可能会受到限制。近年来，神经网络在控制系统中的应用得到了广泛的关注，其具有良好的学习和自适应能力。因此，将神经网络与PID控制器相结合，有望提升控制器的适应性和控制效果。
2 神经网络PID控制器设计
本文提出的神经网络PID控制器，主要包括两个部分：RBF（BP）神经网络和PID控制器。其中，RBF（BP）神经网络负责学习系统的动态特性，提供最优的PID参数；PID控制器则负责实现对方波信号的跟踪。
2.1 RBF（BP）神经网络
RBF（BP）神经网络是一种具有单隐层的神经网络，其包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的激活函数采用高斯函数，能够更好地适应径向基函数的特性。通过训练，RBF（BP）神经网络可以学习到系统的动态特性，提供最优的PID参数。
2.2 PID控制器
PID控制器是控制系统中的基本组件，其通过比例、积分、微分三个参数的调整，实现对系统的控制。本文中，PID控制器接收RBF（BP）神经网络提供的最优参数，实现对方波信号的跟踪。
3 系统建模与实验验证
为了验证神经网络PID控制器的有效性，我们使用传递函数对系统进行建模，并通过实验验证其性能。实验结果表明，神经网络PID控制器能够快速、准确地跟踪方波信号，具有优越的控制性能。
3.1 系统建模
通过传递函数对系统进行建模，我们可以描述系统的输入与输出之间的关系。传递函数的模型可以反映系统的动态特性，为神经网络的学习提供基础。
3.2 实验验证
为了验证神经网络PID控制器的性能，我们进行了实验验证。实验中，我们将神经网络PID控制器与传统PID控制器进行对比。结果显示，神经网络PID控制器在跟踪方波信号时，具有更快的响应速度和更高的准确性。
%%RBF神经网络自适应控制
clear all;
close all;
ts=1;
sys=tf(2.21,[210,1]);
dsys=c2d(sys,ts,‘z’);
[num,den]=tfdata(dsys,‘v’);
r1=0.08;r2=1;%前一时刻状态与控制输入对应的权值
xite=0.5; %学习速率
alfa=0.05; %动量因子
beta=0.01; %
x=[0,0,0]';%网络输入向量
ci=zeros(3,6);%结点的中心矢量
bi=10ones(6,1);%结点的宽度参数
w=0.10ones(6,1);%权值
h=[0,0,0,0,0,0]';%高斯函数
ci_1=ci;ci_3=ci_1;ci_2=ci_1;
bi_1=bi;bi_2=bi_1;bi_3=bi_2;
w_1=w;w_2=w_1;w_3=w_1;
u_1=0;y_1=0;
xc=[0,0,0]';
error_1=0;error_2=0;
kp0=0.01;ki0=0.01;kd0=0.01;
kp_1=kp0;
kd_1=kd0;
ki_1=ki0;
xitekp=0.15;
xitekd=0.15;
xiteki=0.15;
ts=0.001;
for k=1:1:1000
time(k)=k*ts;
yd(k)=1.0; %设定
y(k)=-r1*den(2)y_1+r2num(2)u_1;
for j=1:1:6 %求取各节点的高斯函数
h(j)=exp(-norm(x-ci(:,j))^2/(2bi(j)*bi(j)));
end
ym(k)=w’*h;
d_w=0w;
for j=1:1:6 %更新权值
d_w(j)=xite(y(k)-ym(k))h(j);
end
w=w_1+d_w+alfa(w_1-w_2);
d_bi=0bi;
for j=1:1:6 %更新结点宽度
d_bi(j)=xite(y(k)-ym(k))*w(j)h(j)(bi(j)-3)*norm(x-ci(:,j))2;
end
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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