基于BP神经网络PID控制+Simulink仿真
最近在学习电机的智能控制,上周学习了基于单神经元的PID控制,这周研究基于BP神经网络的PID控制。
神经网络具有任意非线性表达能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。利用BP神经网络可以建立参数Kp,Ki,Kd自整定的PID控制器。基于BP神经网络的PID控制系统结构框图如下图所示:
控制器由两部分组成:经典增量式PID控制器;BP神经网络
经典增量式PID控制器
BP神经网络控制算法
BP神经网络结构如下图所示:
它是一种有隐含层的3层前馈网络,包括输入层、隐含层和输出层。输出层的三个输出分别对应PID控制器的三个可调参数Kp、Ki和Kd。由于Kp、Ki和Kd不能为负,所以输出层神经元的变换函数取非负的Sigmoid函数,而隐含层神经元的变换函数可取正负对称的Sigmoid函数。
BP神经网络的输入(M为输入变量的个数):
隐含层的输入输出为:
输出层的输入输出:
采用以输出误差二次方为性能指标,其性能指标函数为:
按照梯度下降法修正网络的加权系数,并附加一使搜索快速收敛全局极小的惯性项,则有BP神经网络输出层的加权系数修正公式为:
同理,可得隐含层加权系数的计算公式为:
由此,BP神经网络PID控制算法可总结为:
(1)确定BP神经网络结构,即确定输入层和隐含层的节点个数,选取各层加权系数的初值wij(0)、wli(0),选定学习速率和惯性系数,此时k=1
(2)采样给定和反馈信号,即r(k)和y(k),计算误差e(k)=r(k)-y(k)
(3)确定输入量
(4)根据上述公式,计算各层神经元的输入、输出,神经网络输出层即为PID控制器的三个可调参数Kp、Ki和Kd
(5)由增量式PID控制公式,计算PID控制器的控制输出u(k)
(6)进行神经网络学习,实时自动调整输出层和隐含层的加权系数wli(k)和wij(k),实现PID控制参数的自适应调整
(7)置k=k+1,返回步骤(2)
Matlab Simulink仿真建模
输入为阶跃信号,其参数为默认值,一个简单的闭环控制系统。BP神经网络PID控制器的内部结构如下图所示:
S-function的输入为:u=[e(k);e(k-1);e(k-2);y(k);y(k-1);r(k);u(k-1);隐含层+输出层权值系数(k-2);隐含层+输出层权值系数(k-1)]=
[u(1);u(2);u(3);u(4);u(5);u(6);u(7);...u(隐含层权值个数+输出层权值个数)],把所有的权值系数从输出再返回到输入是为了更新权值矩阵,从而自适应的调整PID三个参数。关于S-function的使用方法,请参考我写的另一篇博客: https://blog.csdn.net/weixin_42650162/article/details/90488610
S-function函数
下面是S-function函数编写的控制算法:
为了更好的理解下面的程序代码,先要理解Matlab中的几个函数
通过(:)把一个矩阵变为一个列向量
通过reshape函数,从列向量里任意组成矩阵如c=reshape(b,3,8),b中元素按顺序排成一个3*8的矩阵,也就是还原了矩阵a,
c=reshape(b(10:24),3,5),b中第10个元素到第24个元素,按顺序排成一个3*5的矩阵。
在我编写的S-function函数中,就是通过reshape函数,把输入的隐含层+输出层的列权值系数还原成:隐含层权值系数矩阵+输出层权值系数矩阵,通过算法完成这两个权值系数矩阵的更新。
下面是M文件编写的S-function控制算法:
function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = nnbp(t,x,u,flag,T,nh,xite,alfa)
switch flag,case 0,[sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes(T,nh);
%初始化函数case 3,sys=mdlOutputs(t,x,u,nh,xite,alfa);
%输出函数case {1,2,4,9},sys=[];otherwiseDAStudio.error('Simulink:blocks:unhandledFlag', num2str(flag));
end
function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes(T,nh)
%调用初始画函数,两个外部输入参数 参数T确定采样时间,参数nh确定隐含层层数
sizes = simsizes;
sizes.NumContStates = 0;
sizes.NumDiscStates = 0;
sizes.NumOutputs = 4+6*nh;
%定义输出变量,包括控制变量u,三个PID参数:Kp,Ki,Kd,隐含层+输出层所有加权系数
sizes.NumInputs = 7+12*nh;
%定义输入变量,包括前7个参数[e(k);e(k-1);e(k-2);y(k);y(k-1);r(k);u(k-1)]
%隐含层+输出层权值系数(k-2),隐含层+输出层权值系数(k-1)
sizes.DirFeedthrough = 1;
sizes.NumSampleTimes = 1;
sys = simsizes(sizes);
x0 = [];
str = [];
ts = [T 0];
simStateCompliance = 'UnknownSimState';
function sys=mdlOutputs(t,x,u,nh,xite,alfa)
%调用输出函数
wi_2 = reshape(u(8:7+3*nh),nh,3);
%隐含层(k-2)权值系数矩阵,维数nh*3
wo_2 = reshape(u(8+3*nh:7+6*nh),3,nh);
%输出层(k-2)权值系数矩阵,维数3*nh
wi_1 = reshape(u(8+6*nh:7+9*nh),nh,3);
%隐含层(k-1)权值系数矩阵,维数nh*3
wo_1 = reshape(u(8+9*nh:7+12*nh),3,nh);
%输出层(k-1)权值系数矩阵,维数3*nh
xi = [u(6),u(4),u(1)];
%神经网络的输入xi=[u(6),u(4),u(1)]=[r(k),y(k),e(k)]
xx = [u(1)-u(2);u(1);u(1)+u(3)-2*u(2)];
%xx=[u(1)-u(2);u(1);u(1)+u(3)-2*u(2)]=[e(k)-e(k-1);e(k);e(k)+e(k-2)-2*e(k-1)]
I = xi*wi_1';
%计算隐含层的输入,I=神经网络的输入*隐含层权值系数矩阵的转置wi_1',结果为:
%I=[net0(k),net1(k)...netnh(k)]为1*nh矩阵
Oh = exp(I)./(exp(I)+exp(-I));
%激活函数,可更改
%计算隐含层的输出,(exp(I)-exp(-I))./(exp(I)+exp(-I))为隐含层的激活函数Sigmoid
%Oh=[o0(k),o1(k)...onh(k)],为1*nh的矩阵
O = wo_1*Oh';
%计算输出层的输入,维数3*1
K = 2./(exp(O)+exp(-O)).^2;
%激活函数,可更改
%计算输出层的输出K=[Kp,Ki,Kd],维数为1*3
%exp(Oh)./(exp(Oh)+exp(-Oh))为输出层的激活函数Sigmoid
uu = u(7)+K'*xx;
%根据增量式PID控制算法计算控制变量u(k)
dyu = sign((u(4)-u(5))/(uu-u(7)+0.0000001));
%计算输出层加权系数修正公式的sgn
%sign((y(k)-y(k-1))/(u(k)-u(k-1)+0.0000001)近似代表偏导
dK = 2./(exp(K)+exp(-K)).^2;
%激活函数,可更改
delta3 = u(1)*dyu*xx.*dK;
wo = wo_1+xite*delta3*Oh+alfa*(wo_1-wo_2);
%输出层加权系数矩阵的修正
dOh = 2./(exp(Oh)+exp(-Oh)).^2;
%激活函数,可更改
wi = wi_1+xite*(dOh.*(delta3'*wo))'*xi+alfa*(wi_1-wi_2);
%隐含层加权系数修正
sys = [uu;K(:);wi(:);wo(:)];
%输出层输出sys=[uu;K(:);wi(:);wo(:)]=
%[uu;Kp;Ki;Kd;隐含层+输出层所有权值系数]
%K(:),wi(:),wo(:),把这三个矩阵按顺序排为列向量
本函数有四个外部输入变量:T,nh,xite,alfa T输入采样时间,nh确定隐含层层数,xite和alfa权值系数修正公式里的学习速率和惯性系数。
为了更好地分配S-function的输出,需要对Demux进行如下设置:
确保前三个输出变量为:控制变量u,Kp,Ki,Kd,剩下的变量为隐含层权值系数矩阵+输出层权值系数矩阵总数之和。
然后对此S-function函数进行封装:
具体过程可以参考我的另一篇博客:
https://blog.csdn.net/weixin_42650162/article/details/90488610
完成后点击S-function函数,会弹出外部参数设置框,设置参数如下:
注:T采样时间要和设置的控制算法的采样时间一样,不然会报错,如下:
下面是仿真结果:
Kp、Ki、Kd的自适应变化曲线:
Kp:
Ki:
Kd:
有关仿真的所有资源已上传,如有需要可自行下载:
https://download.csdn.net/download/weixin_42650162/11216367
基于BP神经网络PID控制+Simulink仿真相关推荐
- BP神经网络 PID控制simulink仿真
function [sys,x0,str,ts]=my_exppidf(t,x,u,flag) switch flag,case 0,[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSize ...
- 【PID优化】基于matlab粒子群算法优化BP神经网络PID控制【含Matlab源码 2022期】
⛄一.粒子群算法优化BP神经网络PID控制简介 BP神经网络PID控制算法 传统PID控制器作为一种线性控制器,具备结构,容易实现的优点,其基本原理是将系统的实际输出值和期望输出值之间的偏差按照比例. ...
- bp神经网络pid控制_文章推荐 | BP神经网络PID控制器在无人机编队飞行中的应用...
中文摘要: 无人机编队飞行可以大幅提高作战效率,因而受到了越来越多的关注.从近距离编队出发,采用长机-僚机编队结构,设计一种基于BP神经网络参数整定的PID控制器,并以双机菱形编队为基础,对其进行仿真 ...
- 基于S函数的BP神经网络PID控制器及simulink仿真
基于S函数的BP神经网络PID控制器及simulink仿真 文章目录 文章来源和摘要 S函数的编写格式和运行步骤 simulink模型结构 S函数模型初始化部分代码理解 S函数模型更新部分 S函数模型 ...
- 基于BP神经网络的PID控制,神经网络算法pid控制
基于BP神经网络的PID控制器设计 参考一下刘金琨的<先进PID控制>这本书. 例子:被控对象yout(k)=a(k)yout(k-1)/(1+yout(k-1)^2)+u(k_1)其中a ...
- 基于bp神经网络的pid算法,基于单神经元的pid控制
基于BP神经网络的PID控制器设计 参考一下刘金琨的<先进PID控制>这本书. 例子:被控对象yout(k)=a(k)yout(k-1)/(1+yout(k-1)^2)+u(k_1)其中a ...
- 基于BP神经网络的PID控制,基于单神经元的pid控制
PID控制.模糊控制.自适应控制的原理,及其优缺点比较!大神,急缺中..... PID控制可靠而稳定,控制过程可以被100%复现.可以再任何工业现场应用. 模糊控制是在对工艺系统的分析基础上对PID控 ...
- 基于bp神经网络的pid算法,神经网络pid控制器设计
基于BP神经网络的PID控制器设计 参考一下刘金琨的<先进PID控制>这本书. 例子:被控对象yout(k)=a(k)yout(k-1)/(1+yout(k-1)^2)+u(k_1)其中a ...
- 先进PID控制MATLAB仿真学习记录(一)
目录 前言 一.PID控制原理 二.连续系统的PID控制Simulink仿真 1.利用自带的PID控制器仿真 2.采用S函数进行仿真 总结 前言 PID控制是最早发展起来的控制策略之一,其算法简单.鲁 ...
- 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 ...
最新文章
- R语言ggplot2可视化使用geom_ribbon()函数向ggplot2图添加置信度带(Confidence Band、Confidence Interval)
- IJCAI 2020开幕,杰出论文奖、卓越研究奖、约翰·麦卡锡奖等8项大奖公布 | AI日报...
- tensorflowgpu利用率为0_奥普特冲科:曾侵犯竞争对手商业机密,产能利用率或虚高...
- 显示隐藏JTree节点
- js中的json ajax,js结合json实现ajax简单实例
- Codeforces Round #603 (Div. 2) E. Editor 线段树维护括号序列
- 基于zbus的MySQL透明代理(100行)
- for-each循环
- web开发的发展历史
- SpringMVC使用ModelAndView进行重定向
- Hadoop MapReduce InputFormat基础
- 创建自己的Convers. Routine.
- 人脸生成识别 Towards Pose Invariant Face Recognition in the Wild
- java 中 集合类相关问题
- eclipse环境NDK问题汇总
- 强化学习经典算法笔记(六):深度Q值网络 Deep Q Network
- 老罗(www.luocong.com)
- Java面向对象设计(面向对象)
- 华云数据出席2021信创发展论坛:喜获信创双项殊荣 发布业内首个《信创云基座白皮书》
- python操作mysql数据库练习
热门文章
- 迅捷CAD编辑器中PDF转换CAD的详细步骤
- 在Linux中打印常用书信与信封(转)
- C语言期末试卷华师,2020华中师大计算机考研经验帖(已上岸)
- 关于 DXGI 截图 截屏 获取屏幕
- vue-cli 5 搭建 vue 项目
- 微软模拟飞行2020服务器多少内存,《微软模拟飞行2020》到底有多大?我们的硬盘装得下吗?...
- 线性代数 --- LU分解(Gauss消元法的矩阵表示)
- Laplacian算子-Log算子-Dog算子边缘检测原理合集及实现
- 新路由3 newifi3 官方固件与离线插件合集
- 状态压缩dp(规律)