神经网络pid控制器MATLAB,基于BP神经网络的PID控制器及其MATLAB仿真.pdf

基于BP神经网络的PID控制器及其MATLAB仿真.pdf

2009 NO.10 中国新技术新产品

China New Technologies and Products

高新技术

基于BP 神经网络的PID 控制器及其MATLAB 仿真

谢利英

(衡阳财经工业职业技术学院，湖南衡阳 421008)

摘要: PID 控制算法简单、应用广泛，既能消除余差，又能提高系统的稳定性,但其P 环节、I 环节、D 环节的控制参数却参数难以整定；BP 神经

网络算法具有很强的数字运算能力，因此，可通过BP 神经网络自学习、加权系数调整，实现PID 的最优调整，本文以小车控制为例，利用BP 神

经网络的学习能力进行PID 参数的在线整定，并进行了MATLAB 仿真，结果表明，利用BP 神经网络可很快的找到PID 的控制参数。

关键词：

BP 网络；PID 控制；MATLAB 仿真

引言由于输出层的神经元的活化函数不能为负数，

PID 控制器具有结构简单、鲁棒性强、工业取非负的Sigmoid 函数：

上容易实现等优点，在工业控制中得到广泛应用。

但是，当控制对象为非线性和时变特性时，参数性能指标函数为：

的整定及在线自适应调整问题就难以解决。BP 网 (6)

络具有较好的在线检测能力，将PID 控制器和BP 由梯度下降法，我们取加权系数的修整量为:

神经网络相结合可以实现PID 参数的自学习过程，

从而达到满意的控制效果。 (7)

1 BP 神经网络 [1] 其中，为学习效率；为惯性系数。

BP (Back Propagation)神经网络算法又称为

误差逆传播算法，这个算法的学习过程由正向传 (8)

播过程和反向传播过程组成，正向传播过程是依

据学习样本的输入向量从输入层到隐含层到输出这里，未知，为表示其变化轨迹，

层逐次修改权值矩值，两个过程反复交替，直至由分析可知rin (k) =1.0,error (k) =rin (k) -

收敛为止。BP 神经网络是神经网络模型中应用最用符号函数取代。 yout (k) ;输出u 为速度，由公式 (3.2) 和 (3.3) 可

广泛的一种，以三层BP 网络为例，其模型如图1 在PID 控制器的应用中，使神经元的输出状知：

所示：态对应于PID 控制器的三个可调参数K 、K 、K ， Plant 的传递函数为：；

p i d

便可通过神经网络自学习、加权系数调整，实现系统的余差仿真曲线及kp、ki、kd 的变化曲

PID 的最优调整，即若取n=3，则可取：，线如图3 所示，图3 是在学习效率为η=0.02，惯

性系数为α=0.05 的情况下所得曲线。

，

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