基于 BP 神经网络整定的 PID 控制

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于 2024-11-20 13:51:57 发布 · 3.4k 阅读

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#神经网络 #人工智能 #深度学习

基于 BP 神经网络整定的 PID 控制 是一种结合了经典 PID 控制和 BP（反向传播）神经网络的自适应控制方法。在这种方法中，神经网络用于在线调整 PID 控制器的参数（比例增益 KpK_pKp，积分增益 KiK_iKi 和微分增益 KdK_dKd）。神经网络通过学习系统的误差信号，自动调节 PID 参数，从而优化控制性能，尤其是在面对非线性、时变或复杂系统时。

1. 基本原理

(1) PID 控制器概述

PID 控制器是根据误差和误差的变化量调整控制信号，以实现系统的稳定和快速响应。PID 控制器的控制信号计算公式为：

(2) BP 神经网络概述

BP 神经网络是一种常见的前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练，逐步调整网络的权重。BP 神经网络通常包括输入层、隐层和输出层。网络的目标是通过最小化误差函数，学习输入和输出之间的映射关系。

在基于 BP 神经网络整定的 PID 控制中，神经网络的输入是系统的误差信号和误差变化量，输出是 PID 控制器的三个增益（KpK_pKp，KiK_iKi，KdK_dKd）的调整量。神经网络通过优化这些增益，使得控制系统的误差最小化。

3. C++实现基于 BP 神经网络整定的 PID 控制

以下是一个简化版的基于 BP 神经网络整定的 PID 控制的 C++ 实现：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

class BPNeuralNetwork {
private:
    int input_size, hidden_size, output_size;
    double learning_rate;
    std::vector<std::vector<double>> input_to_hidden_weights;  // 输入到隐藏层的权重
    std::vector<std::vector<double>> hidden_to_output_weights; // 隐藏层到输出层的权重
    st