【Simulink教程案例51】RBF神经网络控制器的simulink建模与分析

最新推荐文章于 2025-02-25 14:57:20 发布
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本文介绍了RBF神经网络控制器的原理和在Simulink中的建模步骤，包括输入层、模糊化层、模糊推理层和输出层的详细构建。通过Simulink实现RBF控制器的5个关键部分，如参考输入、误差计算、RBF控制器、自适应PID控制器和控制对象。仿真结果展示了控制参数的收敛特性。

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Simulink教程目录

目录

1.软件版本

2.RBF神经网络控制器简介

第一层：输入层

第二层：模糊化层

第三层：模糊推理层

第四层：输出层

RBF神经网络控制器的实现

3.RBF神经网络控制器的simulink建模

3.1参考输入

3.2计算e和ec

3.3RBF控制器

3.4自适应PID控制器

3.5控制对象

4.仿真与分析

1.软件版本

matlab2021a

2.RBF神经网络控制器简介

        RBF（径向基函数）神经网络是一种常用的神经网络，它是一种局部逼近的网络，具有良好的泛化性能和全局逼近能力。它由输入层

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【Simulink教程案例46】基于神经网络的控制器simulink建模与仿真
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神经网络控制器是一种使用神经网络作为核心控制结构的控制器，它能够实现对复杂系统的建模和控制。下面我们介绍基于神经网络的控制器Simulink建模的原理。一、神经网络控制器的基本原理神经网络控制器的基本原理是模仿人脑神经系统的工作方式，使用大量的简单计算单元（神经元）组成复杂网络，通过训练和学习来逼近复杂的非线性映射关系。在神经网络控制器中，神经网络用于建模和预测被控对象，并且通过调节神经网络的权值和偏差来优化控制性能。
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使用MATLAB软件中的simulink模块，进行RBF神经网络PID控制仿真，实测成功！！
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RBF神经网络学习算法需要求解的参数有三个：基函数的中心向量W、方差σ \sigmaσ以及隐含层到输出层的权值。根据选取的径向基函数中心的方法不同，RBF神经网络有不同的学习方式。隐藏层使用径向基函数作为激活函数，常见的径向基函数是高斯函数。在基于RBF神经网络的自适应控制器中，RBF神经网络用于逼近未知的非线性系统动态，而控制器的参数则根据某种自适应律进行在线调整。在simulink中，使用S函数编写基于RBF神经网络的自适应控制器，然后实现基于RBF神经网络的自适应控制器的控制仿真。
利用现有的Simulink模型训练神经网络并验证
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隐藏层有10个神经元，因为太少的神经元可能导致欠拟合，太多的神经元可能导致过拟合，所以5-20是合理的初始选择，可以根据实验结果进行调整。然后将训练好的神经网络再导入进simulink模型内，将两个输入信号输入训练好的神经网络内，比较神经网络的输出与原本的真实输出之间的误差。matlab function的输入接口连接输入A、输入B和输出C，输出接口接scope块进行观察，分别代表预测的输出以及预测输出和真实输出之间的误差。训练一个具有两个输入的神经网络，使其学习simulink的输入-输出关系。
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