基于神经网络的PID控制器实现(matlab代码)

神经网络PID控制器实现 - Matlab代码详解

最新推荐文章于 2023-05-15 21:48:46 发布

CodeWG

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文章标签： matlab 神经网络开发语言

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本文介绍了如何在Matlab中实现基于神经网络的PID控制器，通过结合神经网络的自适应性和高精度，提升控制效果。文章详细阐述了构建神经网络模型、设置控制参数、训练过程以及在Simulink中的仿真测试步骤，提供了源代码，适用于复杂控制任务。

基于神经网络的PID控制器实现(matlab代码)

PID控制器是一种经典的、广泛应用的控制器，但其需要手动调整参数，且精度不高。而神经网络拥有自适应性和高精度，可以更好地应对复杂的控制任务。因此，将二者结合进行控制，可以实现更加优秀的控制效果。本文将介绍如何利用Matlab实现基于神经网络的PID控制器，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需要的工具箱，包括Neural Network Toolbox和Control System Toolbox。

clc;
clear;
close all;

% 导入所需工具箱
addpath(genpath('toolboxs'))

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基于神经网络的PID控制器：Matlab实现

HackCyberX的博客

09-06

408

PID控制器是一种常用的控制策略，它通过比例（P）、积分（I）和微分（D）三个控制分量的组合来实现系统的稳定和响应性能的优化。在每个时间步长，我们使用神经网络模型来近似系统的输出，并与期望输出进行比较，得到误差。然后，根据PID控制器的公式，计算比例项、积分项和微分项，并将它们组合得到控制信号。通过将神经网络与PID控制器结合起来，我们可以更好地处理非线性、时变和复杂系统，并提高控制器的性能和适应性。在基于神经网络的PID控制器中，我们使用神经网络来近似系统的非线性特性，以改进控制器的性能。

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09-10

821

在控制系统中，PID（比例-积分-微分）控制器是一种常用的控制器类型，用于调节系统的输出，使其与期望值尽可能接近。在本文中，我们将使用Matlab进行仿真，演示如何使用BP神经网络来获得PID控制器的kp、ki和kd参数。在这个模型中，我们将输入设置为PID控制器的参数，输出设置为系统的输出。训练完成后，我们可以使用训练好的神经网络来预测系统的输出。现在，我们可以根据预测的输出与实际输出的差异来评估PID控制器的参数。最后，我们可以提取出训练好的神经网络的权重和偏置，这些值对应于PID控制器的参数。

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