同济智能控制实验报告 基于BP神经网络的自整定PID控制仿真

基于BP神经网络的PID控制系统设计一、引言PID（Proportional-Integral-Derivative）控制器是一种常用的自动控制器，其通过测量系统的输出偏差，根据比例、积分和微分三个因素来控制系统的输出。

然而，传统的PID控制器难以适应复杂、非线性和时变的系统，对于这类系统的控制，神经网络已经被证明是一种有效的方法。

本文将介绍基于BP神经网络的PID控制系统设计。

二、BP神经网络简介BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常用的前向反馈型人工神经网络，其通过反向传播算法来训练网络参数，从而实现对输入数据的学习和预测。

BP神经网络拥有多层神经元，每个神经元都与下一层神经元相连，并通过权重和阈值来传递和处理输入信息。

三、PID控制器简介PID控制器由比例（Proportional）、积分（Integral）和微分（Derivative）三个部分组成，其控制输出的公式为：u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∑e(t)dt + Kd * de(t)/dt其中，u(t)为控制器的输出，Kp、Ki、Kd为控制器的三个参数，e(t)为系统的输出偏差，∑e(t)dt为偏差的积分项，de(t)/dt为偏差的微分项。

1.数据采集和预处理：首先需要采集系统的输入和输出数据，并对其进行预处理，包括数据归一化和滤波处理等。

2.神经网络设计和训练：根据系统的输入和输出数据，设计BP神经网络的结构，并使用反向传播算法来训练网络参数。

在训练过程中，根据系统的输出偏差来调整比例、积分和微分三个参数。

3.PID控制器实现：根据训练得到的神经网络参数，实现PID控制器的功能。

在每个控制周期内，根据系统的输出偏差来计算PID控制器的输出，将其作为控制信号发送给被控制系统。

4.参数调优和性能评估：根据控制系统的实际情况，对PID控制器的参数进行调优，以提高系统的控制性能。

基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤_精品1.收集实验数据：首先需要收集系统的输入和输出数据，包括输入变量（如温度、压力等）和输出变量（如阀门开度、电机转速等）。

同时，需要记录系统的环境条件，如温度、湿度等。

2.数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去除异常值等。

确保数据质量的同时，也要注意保持数据的连续性和完整性。

3.构建神经网络：使用BP神经网络构建PID整定模型。

BP神经网络是一种具有前馈和反馈连接的多层感知器，可以用于解决非线性问题。

根据PID控制器的输入和输出关系，设计网络的输入层、隐含层和输出层。

4. 网络训练：使用收集到的实验数据对神经网络进行训练。

训练的目标是使网络的输出尽可能接近实际输出，从而建立输入和输出之间的映射关系。

可以使用误差反向传播算法（Backpropagation）来调整网络的权重和阈值。

5.网络评估：训练完成后，使用预留的一部分数据对网络进行评估。

通过比较网络的输出和实际输出，可以评估网络的准确性和稳定性。

如果评估结果不满意，可以进行网络调整和再训练。

6. PID参数计算：根据已经训练好的神经网络，可以使用PID整定算法计算PID参数值。

常用的PID整定算法包括Ziegler-Nichols方法、Chien-Hrones-Reswick方法等。

根据系统的响应特性和性能指标，选择合适的算法进行参数计算。

7.参数调整和优化：根据实际应用需求，对计算得到的PID参数进行调整和优化。

可以通过仿真和实验验证的方式，不断调整参数，直到满足系统的性能要求。

8.实际应用：将优化后的PID参数应用到实际控制系统中。

根据系统的特点和要求，可以进一步进行参数调整和优化。

同时，需要不断监测和评估系统的性能，并及时调整和优化PID参数。

综上所述，基于BP神经网络的PID整定原理和算法步骤主要包括数据收集、数据预处理、神经网络构建、网络训练、网络评估、PID参数计算、参数调整和优化以及实际应用等步骤。

基于BP神经网络的PID控制系统设计一、引言PID控制系统是目前工业控制中广泛应用的一种基本控制方法，它通过测量控制系统的偏差来调节系统的输出，以实现对控制对象的稳定控制。

然而，传统的PID控制器需要事先对系统建模，并进行参数调整，工作效果受到控制对象模型的准确性和外部干扰的影响。

而BP神经网络具有非线性映射、自适应性强、鲁棒性好等优点，可以有效地克服传统PID控制器的缺点。

因此，基于BP神经网络的PID控制系统设计成为当前研究的热点之一二、基于BP神经网络的PID控制系统设计理论1.PID控制器设计原理PID控制器是由比例环节（Proportional）、积分环节（Integral）和微分环节（Derivative）组成的控制器，其输出信号可以表示为：u(t) = Kp*e(t) + Ki*∫e(t)dt + Kd*(de(t)/dt)，其中e(t)为控制系统的输入偏差，t为时间，Kp、Ki和Kd分别为比例系数、积分系数和微分系数。

2.BP神经网络理论BP神经网络是一种前馈型神经网络，通过反向传播算法对输入信号进行学习和训练，从而得到最优的网络结构和参数。

BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成，其中每个神经元与上、下相邻层之间的神经元互相连接，并具有非线性的激活函数。

3.基于BP神经网络的PID控制系统设计理论基于BP神经网络的PID控制系统设计的核心思想是将BP神经网络作为PID控制器的自适应调节器，根据控制对象的输入信号和输出信号之间的误差进行训练和学习，通过调整BP神经网络的权重和阈值来实现PID 控制器的参数调节，从而提高控制系统的稳定性和鲁棒性。

三、基于BP神经网络的PID控制系统设计步骤1.系统建模首先，需要对待控制对象进行建模，获取其数学模型。

对于一些复杂的非线性系统，可以采用黑箱建模的方法，利用系统的输入和输出数据进行数据拟合，获取系统的数学模型。

2.BP神经网络训练将系统的数学模型作为BP神经网络的训练集，通过反向传播算法对BP神经网络进行训练，得到最优的网络结构和参数。

基于BP神经网络的参数自整定PID控制器仿真研究
郝丽娜;张国钧
【期刊名称】《电脑开发与应用》
【年(卷),期】2008(021)003
【摘要】PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法,但在实际应用中,其参数整定仍未得到较好的解决.把神经网络技术应用在 PID 控制中,充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力,构造神经网络PID自整定控制器,并通过MATLAB仿真试验,取得较好的效果.
【总页数】3页(P8-10)
【作者】郝丽娜;张国钧
【作者单位】太原理工大学信息学院,太原,030024;太原理工大学信息学院,太原,030024
【正文语种】中文
【中图分类】TP118
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基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤BP神经网络是一种常用的非线性拟合和模式识别方法，可以在一定程度上应用于PID整定中，提高调节器的自适应性。

下面将详细介绍基于BP神经网络的PID整定原理和算法步骤。

一、基本原理：BP神经网络是一种具有反馈连接的前向人工神经网络，通过训练样本的输入和输出数据，通过调整神经元之间的连接权重来模拟输入和输出之间的映射关系。

在PID整定中，可以将PID控制器的参数作为网络的输入，将控制效果指标作为网络的输出，通过训练网络来获取最优的PID参数。

二、算法步骤：1.确定训练数据集：选择一组适当的PID参数和相应的控制效果指标作为训练数据集，包括输入和输出数据。

2.构建BP神经网络模型：确定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，并随机初始化神经元之间的连接权重。

3.设置训练参数：设置学习速率、误差收敛条件和训练迭代次数等训练参数。

4.前向传播计算输出：将训练数据集的输入作为网络的输入，通过前向传播计算得到网络的输出。

5.反向传播更新权重：根据输出与期望输出之间的误差，利用误差反向传播算法来调整网络的连接权重，使误差逐渐减小。

6.判断是否达到收敛条件：判断网络的训练误差是否满足收敛条件，如果满足则跳转到第8步，否则继续迭代。

7.更新训练参数：根据训练误差的变化情况，动态调整学习速率等训练参数。

8.输出最优PID参数：将BP神经网络训练得到的最优权重作为PID 控制器的参数。

9.测试PID控制器：将最优PID参数应用于实际控制系统中，观察控制效果并进行评估。

10.调整PID参数：根据实际控制效果，对PID参数进行微调，以进一步优化控制性能。

三、应用注意事项：1.训练数据集的选择应尽量全面、充分，覆盖各种不同工况和负载情况。

2.隐藏层神经元数量的选择应根据实际情况进行合理调整，避免过拟合或欠拟合现象。

3.学习速率和训练迭代次数的设置应根据系统复杂度和训练误差的变化情况进行调整。

基于BP神经网络的PID控制器及仿真1.引言PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50 多年历史，因其具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高、直观性好等优点被广泛的应用于工业过程控制及运动控制中[1]。

常规PID 控制效果的优劣，不仅仅取决于控制系统模型的精确程度，还必须调整好三个参数的关系，而这种关系不一定是简单的线性组合。

实际的工业过程及运动过程往往具有时变性、变参数、变结构等不确定性及很强的非线性，精确的数学模型难以建立，此外，常规PID 还有实现在线调整困难，参数间相互影响，参数整定时间长等缺点，难以取得理想的控制效果。

随着控制理论的发展，将应用广泛的PID 控制器与智能控制理论相结合[2]成为智能控制研究的新方向，神经网络算法具有逼近任意非线性表达能力，很强的自学习能力和概括推广能力，在解决高度非线性和不确定系统方面有很大的的潜能，应用神经网络，可以从复杂的PID 三个参数组合中寻求最佳的线性组合，使神经网络和PID 本质结合。

从而使得控制器具有较好的自适应性，实现参数的自动实时调节，适应过程的变化，提高系统了的鲁棒性和可靠性。

2.BP 神经网络2.1BP 神经网络的构成及设计[3] BP 神经网络是一种具有三层或三层以上的神经网络，包括输入层、隐含层、输出层，上下层之间实现全连接，而每层神经元之间无连接。

当一对学习样本提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。

接下来，按照减少目标输出与实际误差的方向，从输出层经过各中间层逐层修正各连接权值，最后回到输入层，这种算法即BP 算法。

随着这种误差逆的传播修正不断进行，网络对输入模式响应的正确率也不断上升。

（1）输入输出层的设计输入层的设计可以根据需要求解的问题和数据表示方式确定，若输入信号为模拟波形，那么输入层可以根据波形的采样点数目撅腚。

神经网络实验报告一、实验目的通过在matlab 下面编程实现bp 网络逼近标准正弦函数，来加深对BP 网络的了解和认识，理解信号的正向传播和误差的反向传递过程。

二、实验原理由于传统的感知器和线性神经网络有自身无法克服的缺陷，它们都不能解决线性不可分问题，因此在实际应用过程中受到了限制。

而BP 网络却拥有良好的繁泛化能力、容错能力以及非线性映射能力。

因此成为应用最为广泛的一种神经网络。

BP 算法的基本思想是把学习过程分为两个阶段：第一阶段是信号的正向传播过程；输入信息通过输入层、隐层逐层处理并计算每个单元的实际输出值；第二阶段是误差的反向传递过程；若在输入层未能得到期望的输出值，则逐层递归的计算实际输出和期望输出的差值（即误差），以便根据此差值调节权值。

这种过程不断迭代，最后使得信号误差达到允许或规定的范围之内。

基于BP 算法的多层前馈型网络模型的拓扑结构如上图所示。

BP 算法的数学描述：三层BP 前馈网络的数学模型如上图所示。

三层前馈网中，输入向量为：Tn i x x x x X),...,,...,,(21=；隐层输入向量为：Tm j y y y y Y),...,...,,(21=；输出层输出向量为：Tl k o o o o O),...,...,,(21=；期望输出向量为：Tl k d d d d d),...,...,(21=。

输入层到隐层之间的权值矩阵用V 表示，Ym j v v v v V),...,...,(21=，其中列向量j v 为隐层第j 个神经元对应的权向量；隐层到输出层之间的权值矩阵用W 表示，),...,...,(21l k w w w w W =，其中列向量k w 为输出层第k 个神经元对应的权向量。

下面分析各层信号之间的数学关系。

对于输出层，有∑====mj x v net mj netf yi ij jjj,...,2,1,,...,2,1),(对于隐层，有∑=====mj i jkkkk lk y wnetl k netf O 0,...,2,1,,...,2,1),(以上两式中，转移函数f(x)均为单极性Sigmoid 函数：xex f -+=11)(f(x)具有连续、可导的特点，且有)](1)[()('x f x f x f -=以上共同构成了三层前馈网了的数学模型。

第十六届电工理论学术研讨会论文集基于ＢＰ神经网络的ＰＩＤ控制器的研究与实现张建国．（漳州职业技术学院电于工程系福建漳州３６３０００）摘要：本文介绍基于ＢＰ神经网络的ＰＩＤ控制器的实现方法，可以在一定程度上解决传统ＰＩＤ调节器不易在线实时整定参数、难于对一些复杂过程和参数幔时变系统进行有效控制等问题。

一ｒ一关键词：ＰＩＤ控制；神经网络；研究Ｏ引言ＰＩＤ控制要取得好的控制效果，必须寻找比例、积分和微分三种控制作用在形成控制量中相互配合又相互制约的关系，这种关系不一定是简单的“线性组合”，要在变化无穷的非线性组合中找出最佳的关系并非易事。

为此，本文试图利用神经网络所具有的：①能够充分逼近任意复杂的非线性关系，从而形成非线性动力学系统，以表示某种被控对象的模型或控制器模型；②能够学习和适应不确定性系统的动态特性；⑨所有定量或定性的信息都分布储存于网络内的各神经单元，从而具有很强的容错性和鲁棒性；④采用信息的分布式并行处理，可以进行快速大量运算等特点，把神经网络引入传统的ＰＩＤ控制，可以在一定程度上解决传统ＰＩＤ调节器不易在线实时整定参数、难于对一些复杂过程和参数慢时变系统进行有效控制等问题。

１基于ＢＰ神经网络的ＰＩＤ控制器ＢＰ神经网络具有逼近任意非线性函数的能力，而且结构和学习算法简单明确。

通过神经网络自身的学习，可以找到某一最优控制律下的Ｐ、Ｉ、Ｄ参数。

基于ＢＰ神经网络的ＰＩＤ控制系统结构如图１所示。

控制器由两个部分组成：①经典的ＰＩＤ控制器：直接对被控对象过程闭环控制，并且三个参数ＫＰ、ＫＩ、ＫＤ为在线整定式；②神经网络ＮＮ：根据系统的运行状态，调节ＰＩＤ控制器的参数，以期达到某种性能指标的最优化。

即使输出层神经元的输出状态对应于ＰＩＤ控制器的三个可调参数ＫＰ、ＫＩ、ＫＤ，通过神经网络的自身学习，加权系数调接，从而使其稳定状态对应于最优控制律下的ＰＩＤ控制器参数。

经典增量式数字ＰＩＤ的控制算式为ｕ（ｋ）＝－ｕ（ｋ－１）＋ＫＰ［ｅ（ｋ）－ｅ（ｋ－１）】＋ｋＩｃ（ｋ）＋ｋＤＥｅ（ｋ）－２ｅ（ｋ－１．）＋ｅ（ｋ．２）】（１）式中ＫＰ、ＫＩ、Ｋｄ一比例、积分、微分系数。

基于BP 神经网络的自校正PID 控制研究摘 要: 基于反向传播BP 算法的神经网络具有很强的学习能力,适应能力.本文详细叙述了BP 算法的原理,并将改进的BP 神经网络应用在传统的PID 控制中,克服了PID 控制在参数的调整过程中对于系统模型过分依赖的缺点.利用MATLAB 仿真的结果表明基于BP 神经网络的自校正控制能够使传统PID 控制的参数逼近最优达到很好的控制效果. 关键词: BP 算法,神经网络,PID 控制1引言随着科学技术的发展,人们需要加以控制的过程和系统越来越复杂,许多系统具有大型,复杂和强烈非线性的特点.对这些系统进行有效准确的控制就非常的困难.传统的PID 控制是通过对偏差的比例(P),积分(I),微分(D)的线性组合构成控制向量对被控对象进行控制.它算法结构简单,但是,当被控对象具有非线性,时变不确定性和难以建立精确的数学模型时,PID 控制器参数整定不良,性能欠佳,不能达到理想的控制效果.随着人们对神经网络的研究,基于BP 算法的神经网络以其自学习,自适应及逼近任意函数的能力在控制领域得到应用,将BP 神经网络和传统的PID 控制相结合构成的比例,积分,微分神经元控制器,不仅克服了PID 控制的缺陷,而且具有快速的学习能力,快速的适应性,良好的性能和鲁棒性.因此,可以通过神经网络对系统性能的学习来达到最佳的比例,积分,微分组合,实现最佳的PID 控制效果.2 神经网络的BP 算法2.1 神经网络的结构BP 神经网络是控制领域中应用最多的神经网络,它是多层神经元彼此以前馈方式连接组成的网络,网络中没有信号反馈,只有相邻层神经元,每个神经元首先完成输入信号与连接权值的内积计算,然后通过一个非线性函数作用产生输出.BP 神经网络通常由输入层,输出层和若干隐层构成每层由若干个结点组成, 每一个结点表示一个神经元,上层结点与下层结点之间通过权值联接, 同一层结点之间没有联系。

基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤PID（比例、积分、微分）控制是一种常用的控制算法，用于调节系统的输出使其接近期望值。

BP（Back Propagation）神经网络是一种具有强大机器学习能力的神经网络模型。

基于BP神经网络的PID整定方法结合了PID控制算法和神经网络的优点，通过神经网络的学习能力优化PID 参数的选择，提高了控制系统的鲁棒性和适应性。

以下是基于BP神经网络的PID整定原理和算法步骤：一、原理：1.神经网络模型：建立一个具有输入层、隐藏层和输出层的BP神经网络模型，其中输入层接收系统的输入信号，输出层输出控制信号的PID 参数，隐藏层的神经元通过学习调整连接权重以优化参数选择。

2.参数训练：基于反向传播算法，通过输入输出样本对神经网络进行训练，使其学习输入输出之间的映射关系。

训练过程是一个迭代过程，通过不断调整连接权重和偏置，使神经网络的输出结果逼近期望值。

3.PID原理：PID控制算法根据系统当前误差，通过比例、积分和微分项生成控制信号。

调节PID参数可以改变控制信号的响应特性，使其更好地适应控制对象的动态特性。

二、算法步骤：1.数据采集：收集系统的输入输出数据，用于训练神经网络模型。

2.数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括去除噪声、归一化等处理，以提高神经网络的训练效果。

3.网络构建：根据需要构建BP神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层。

隐藏层的神经元数量和层数可以根据实际情况进行选择。

4.神经网络训练：将预处理后的数据输入到神经网络中，利用反向传播算法对神经网络进行训练。

根据实际需求设置训练的轮数和学习率等参数。

5.训练结果评估：通过评估神经网络的训练结果，包括误差曲线、训练时间等指标，来判断训练是否达到预期效果。

6.PID参数优化：根据神经网络的输出结果调整PID的比例、积分和微分参数。

可以通过试错法或者自适应控制方法对参数进行调整。

7.控制性能评估：利用调整后的PID参数进行控制，通过评估系统的性能指标，例如超调量、调整时间等，来判断PID参数的选择是否合理。

基于BP神经网络的自适应PID控制器设计自适应PID控制器是一种基于BP神经网络的控制器设计方法，它结合了传统的PID控制器与神经网络的优势，可以适应系统参数变化、非线性和模型误差的情况。

本文将详细介绍基于BP神经网络的自适应PID控制器的设计原理和实现步骤。

1.简介PID控制器是一种经典的控制方法，通过计算误差的比例、积分和微分部分，调节输出控制量来实现对系统的控制。

然而，传统的PID控制器无法处理非线性和参数变化的系统，容易产生较大的误差。

而BP神经网络则具有非线性映射和自适应学习的能力，可以对非线性系统进行建模和控制。

2.BP神经网络的建模BP神经网络是一种前馈神经网络，具有输入层、隐含层和输出层。

输入层接收系统的输入量，输出层输出控制量，隐含层则通过一系列的神经元进行信息传递和处理。

BP神经网络通过训练集的样本进行学习，调整网络的权值和偏置，使得网络的输出与期望输出尽可能一致。

3.PID控制器的设计PID控制器由比例、积分和微分三个部分组成。

比例部分通过调节误差的大小来控制输出，积分部分可以控制持续的误差，微分部分则可以控制误差的变化率，提高系统的响应速度。

PID控制器的参数可以根据系统的特性进行调整。

4.自适应PID控制器的设计a.构建BP神经网络模型，通过训练集对模型进行学习，得到网络的权值和偏置。

b.使用PID控制器的比例、积分和微分部分计算出控制量，并将控制量作为输入量输入到BP神经网络中。

c.根据神经网络的输出，计算系统的输出，将其与期望输出进行比较，得到误差。

d.根据误差的大小，调整PID控制器的参数。

e.重复步骤b-d，直到系统达到期望输出。

5.应用实例自适应PID控制器可以应用于各种系统的控制中，如温度控制、位置控制等。

以温度控制为例，系统输入为温度传感器的读数，输出为控制器输出的控制量。

通过采集训练集数据和期望温度值，利用BP神经网络对系统进行建模和学习，然后根据PID控制器的参数计算出控制量，进而控制温度的变化。

se s s G 5.01101)(−+=()(1)[(1)]()[()2(1)(2)]/p I D Iu k u k K e k K e k K e k e k e k T T =−+−++−−+−神经网络PID 控制器的设计及仿真一、传统PID 控制数字PID 控制算法分位置式和增量式两种，工程上常用的增量式PID 控制算法，其控制算式为：式中，pK 为比例系数，I K =p K /T T为积分系数，/D D K T T =为微分系数，T 为采样周期，IT 为积分时间，DT 为微分时间，()e k 为t kT =时刻的误差。

上述PID 控制算法易于用微机软件实现，PID 控制系统框图如图示。

现有一被控对象为：根据“稳定边界法”即临界比例度法，来整定调节器的参数，带入“稳定边界法整定参数计算表”得到，当采取P 调节时，KP=16，；当采取PI 调节时，KP=14.545，i T =1.7；当采取PID 调节时，KP=18.824，i T =1，d T =0.25。

通过Simulink 进行如下图所示的仿真：仿真结果如下图所示：二、基于BP算法的PID控制基于BP神经网络的PID控制系统结构如下图所示，控制器由两个部分组成：①经典的PID控制器：直接对被控对象进行闭环控制，并且KP,KI,KD三个参数为在线P,I,D整定；②神经网络NN：根据系统的运行状态，调节PID控制器的参数，以期达到某种性能指标的最优化。

即使神经网络的输出层神经元的输出状态对应于PID控制器的三个可调参数KP,KI,KD，通过神经网络的自学习、调整权系数，从而使其稳定P,I,D状态对应于某种最优控制规律下的PID控制器参数。

在这里设计的BP网络采用结构简单的三层BP神经网络，其结构如下图所示，有m个输入节点、Q个隐含层节点、3个输出节点。

输入节点对应所选的系统运行状态量，如系统不同时刻的输入量和输出量等，必要时要进行归一化K K K。

基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤_精品1.基本原理PID控制器是一种经典的闭环控制算法，由比例项、积分项和微分项组成。

BP神经网络是一种具有自适应性的模型，可以根据输入和输出之间的关系来自动调整权重和偏置。

2.算法步骤2.1样本数据的采集在PID控制系统中，需要采集一些样本数据来训练神经网络。

可以通过试验或仿真的方式，对控制系统进行加扰动或变动目标值的操作，得到系统的输入与输出数据。

2.2数据的预处理对采集到的数据进行预处理，主要包括去除噪声、标准化等操作，使得数据更加准确和可靠。

2.3神经网络的构建根据PID控制器的结构，构建对应的BP神经网络模型。

一般来说，BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。

输入层接收系统的输入数据，隐含层进行特征提取和非线性变换，输出层得到控制系统的输出。

2.4神经网络的训练将预处理后的样本数据输入到神经网络中进行训练。

训练过程中，通过调整网络的权重和偏置，使得网络的输出与期望的输出之间的误差最小化。

2.5PID参数的优化在神经网络训练完成后，可以得到最优的网络结构和权重。

根据神经网络的输出，可以得到相应的PID参数。

一般来说，比例项的参数可直接取输出层的权重，积分项和微分项的参数则可以根据网络的偏置来计算。

2.6控制系统的实时调整将优化得到的PID参数应用到实际的控制系统中。

在控制过程中，根据系统的实时反馈信号，可以通过PID控制器进行实时的调整，使得系统的响应特性达到最佳。

总结：基于BP神经网络的PID整定，通过训练神经网络来寻找最佳的PID 参数，以达到控制系统的最优响应特性。

该方法可以应用于各种复杂的控制系统中，具有很好的适应性和鲁棒性。

但需要注意的是，BP神经网络的训练过程需要较长的时间和大量的样本数据，因此在实际应用中需要进行一定的优化和加速。

基于BP神经网络的PID自整定程序源码最近在学习神经网络，并打算设计基于BP神经网络的PID参数自整定控制器。

到处找资料，发现介绍这方面的资料不少，但都说得比较泛。

其实，大道理我们都懂，却不知道一些实际的操作问题，比如如何用MATLAB进行仿真。

看了些资料，发现现在仿真基于BP神经网络的PID控制器的方法有以下几种:1)编写代码实现。

直接编写M文件，用代码的方式来实现BP网络的权值调整，以及最终的控制器输出等。

2)将神经PID控制器编写成S函数，然后将其封装成simulink模块，直接在Simulink中搭建系统模型。

这种方式的好处是系统结构比较直观，而且不需要将被控对象用代码来表示，但S函数编写很困难，对于一般人来说好像不好掌握。

3)将神经PID控制器编写成M函数，然后同样在Simulink中搭建模块。

不过这种方法我还没看到有具体的实例，只是听人家这样说过。

%BP based PID Controlclear all;close all;xite=0.25;alfa=0.05;S=2; %Signal typeIN=4;H=5;Out=3; %NN Structureif S==1 %Step Signalwi=[-0.6394 -0.2696 -0.3756 -0.7023;-0.8603 -0.2013 -0.5024 -0.2596;-1.0749 0.5543 -1.6820 -0.5437;-0.3625 -0.0724 -0.6463 -0.2859;0.1425 0.0279 -0.5406 -0.7660]; %wi=0.50*rands(H,IN);wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;wo=[0.7576 0.2616 0.5820 -0.1416 -0.1325;-0.1146 0.2949 0.8352 0.2205 0.4508;0.7201 0.4566 0.7672 0.4962 0.3632]; %wo=0.50*rands(Out,H); wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;endif S==2 %Sine Signalwi=[-0.2846 0.2193 -0.5097 -1.0668;-0.7484 -0.1210 -0.4708 0.0988;-0.7176 0.8297 -1.6000 0.2049;-0.0858 0.1925 -0.6346 0.0347;0.4358 0.2369 -0.4564 -0.1324]; %wi=0.50*rands(H,IN);wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;wo=[1.0438 0.5478 0.8682 0.1446 0.1537;0.1716 0.5811 1.1214 0.5067 0.7370;1.0063 0.7428 1.0534 0.7824 0.6494]; %wo=0.50*rands(Out,H); wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;endx=[0,0,0];u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;y_1=0;y_2=0;y_3=0;Oh=zeros(H,1); %Output from NN middle layer I=Oh; %Input to NN middle layer error_2=0;error_1=0;ts=0.001;for k=1:1:6000time(k)=k*ts;rin(k)=1.0;%Unlinear modela(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k));yout(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1;error(k)=rin(k)-yout(k);xi=[rin(k),yout(k),error(k),1];x(1)=error(k)-error_1;x(2)=error(k);x(3)=error(k)-2*error_1+error_2;epid=[x(1);x(2);x(3)];I=xi*wi';for j=1:1:HOh(j)=(exp(I(j))-exp(-I(j)))/(exp(I(j))+exp(-I(j))); %Middle Layer endK=wo*Oh; %Output Layerfor l=1:1:OutK(l)=exp(K(l))/(exp(K(l))+exp(-K(l))); %Getting kp,ki,kdendkp(k)=K(1);ki(k)=K(2);kd(k)=K(3); Kpid=[kp(k),ki(k),kd(k)]; du(k)=Kpid*epid;u(k)=u_1+du(k);if u(k)>=10 % Restricting the output of controlleru(k)=10;endif u(k)<=-10u(k)=-10;enddyu(k)=sign((yout(k)-y_1)/(u(k)-u_1+0.0000001));%Output layerfor j=1:1:OutdK(j)=4/(exp(K(j))+exp(-K(j)))^2;delta3(j)=error(k)*dyu(k)*epid(j)*dK(j); endfor l=1:1:Outfor i=1:1:Hd_wo=xite*delta3(l)*Oh(i)+alfa*(wo_1-wo_2);endendwo=wo_1+d_wo+alfa*(wo_1-wo_2); %Hidden layerfor i=1:1:HdO(i)=4/(exp(I(i))+exp(-I(i)))^2; endsegma=delta3*wo;for i=1:1:Hdelta2(i)=dO(i)*segma(i);endd_wi=xite*delta2'*xi;wi=wi_1+d_wi+alfa*(wi_1-wi_2);%Parameters Updateu_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k); y_2=y_1;y_1=yout(k);wo_3=wo_2;wo_2=wo_1;wo_1=wo;wi_3=wi_2;wi_2=wi_1;wi_1=wi;error_2=error_1;error_1=error(k);endfigure(1);plot(time,rin,'r',time,yout,'b');xlabel('time(s)');ylabel('rin,yout'); figure(2);plot(time,error,'r');xlabel('time(s)');ylabel('error'); figure(3);plot(time,u,'r');xlabel('time(s)');ylabel('u'); figure(4);subplot(311);plot(time,kp,'r');xlabel('time(s)');ylabel('kp'); subplot(312); plot(time,ki,'g');xlabel('time(s)');ylabel('ki'); subplot(313); plot(time,kd,'b');xlabel('time(s)');ylabel('kd');。

同济大学电子与信息工程学院实验报告姓名：学号：学院：专业：实验课程名称：任课教师：实验项目名称：基于BP神经网络的自整定PID控制仿真实验日期：一、实验内容：1.熟悉神经网络的特征、结构及学习算法。

2.通过实验掌握神经网络自整定PID的工作原理。

3.了解神经网络的结构对控制结果的影响。

4.掌握用MATLAB实现实现神经网络控制系统仿真的方法。

二、实验步骤及结果演示1.实验步骤：（1）被控对象为一时变非线性对象，数学模型可表示为式中系数a(k)是慢时变的，（2）如图5所示确定BP网络的结构，选4-5-3型的BP网络，各层加权系数的初值取区间[-0.5,0.5]上的随机数，选定学习率η=0.25和惯性系数α=0.05.（3）在MATLAB下依据整定原理编写仿真程序并调试。

（4）给定输入为阶跃信号，运行程序，记录实验数据和控制曲线。

（5）修改神经网络参数，如学习速率、隐含层神经元个数等，重复步骤（4）。

（6）分析数据和控制曲线。

图5 BP神经网络结构2.结果展示：（1）实验代码：xite=0.25;alfa=0.02;IN=4;H=10;Out=3;wi=[ 0.4634 -0.4173 0.3190 0.4563;0.1839 0.3021 0.1112 0.3395;-0.3182 0.0470 0.0850 -0.0722;-0.6266 0.0846 0.3751 -0.6900;-0.3224 0.1440 -0.2873 -0.0193;-0.0232 -0.0992 0.2636 0.2011;-0.4502 -0.2928 0.0062 -0.5640;-0.1975 -0.1332 0.1981 0.0422;0.0521 0.0673 -0.5546 -0.4830;-0.6016 -0.4097 0.0338 -0.1503];wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;wo=[ -0.1620 0.3674 0.1959;-0.0337 -0.1563 -0.1454;0.0898 0.7239 0.7605;0.3349 0.7683 0.4714;0.0215 0.5896 0.7143;-0.0914 0.4666 0.0771;0.4270 0.2436 0.7026;0.0215 0.4400 0.1121;0.2566 0.2486 0.4857;0.0198 0.4970 0.6450 ]';wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;x=[0,0,0];u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;y_1=0;y_2=0;y_3=0;oh=zeros(H,1);I=oh;error_2=0;error_1=0;ts=0.001;for k=1:1:6000time(k)=k*ts;rin(k)=1;a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k));yout(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1;error(k)=rin(k)-yout(k);xi=[rin(k),yout(k),error(k),1];x(1)=error(k)-error_1;x(2)=error(k);x(3)=error(k)-2*error_1+error_2;epid=[x(1);x(2);x(3)];I=xi*wi';for j=1:Hoh(j)=(exp(I(j))-exp(-I(j)))/(exp(I(j))+exp(-I(j)));endK=wo*oh;for l=1:Out;K(l)=exp(K(l))/(exp(K(l))+exp(-K(l)));endKp(k)=K(1);Ki(k)=K(2);Kd(k)=K(3);Kpid=[Kp(k),Ki(k),Kd(k)];du(k)=Kpid*epid;u(k)=u_1+du(k);if u(k)>=10;u(k)=10;endif u(k)<=-10;u(k)=-10;enddyu(k)=sign((yout(k)-y_1)/(u(k)-u_1+0.0000001));for j=1:Outdk(j)=2/(exp(K(j))+exp(-K(j)))^2;endfor l=1:Outdelta3(l)=error(k)*dyu(k)*epid(l)*dk(l);endfor l=1:Outfor i=1:Hd_wo=xite*delta3(l)*oh(i)+alfa*(wo_1-wo_2);endendwo=wo_1+d_wo;for i=1:HdO(i)=4/(exp(I(i))+exp(-I(i)))^2;endsegma=delta3*wo;for i=1:Hdelta2(i)=dO(i)*segma(i);endd_wi=xite*delta2'*xi+alfa*(wi_1-wi_2);wi=wi_1+d_wi;u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k); y_2=y_1;y_1=yout(k);wo_3=wo_2;wo_2=wo_1;wo_1=wo;wi_3=wi_2;wi_2=wi_1;wi_1=wi;error_2=error_1;error_1=error(k);endfigure(1)plot(time,rin,'r',time,yout, 'b');xlabel('time');ylabel('rin,yout');figure(2)plot(time,error,'r');xlabel('time(s)');ylabel('error');figure(3)plot(time,u,'r');xlabel('time(s)');ylabel('u');figure(4)subplot(311);plot(time,Kp,'r');xlabel('time(s)');ylabel('Kp');subplot(312);plot(time,Ki,'g');xlabel('time(s)');ylabel('Ki');subplot(313);plot(time,Kd,'b');xlabel('time(s)');ylabel('Kd');（2）控制曲线①初始情况学习率alpha=0.02;惯性系数xite=0.25;隐藏层节点数H=10.②增大学习率学习率alpha=0.05;惯性系数xite=0.25;隐藏层节点数H=10.③学习率减小学习率alpha=0.01;惯性系数xite=0.25;隐藏层节点数H=10.④增大惯性系数学习率alpha=0.02;惯性系数xite=0.5;隐藏层节点数H=10.⑤减小惯性系数学习率alpha=0.02;惯性系数xite=0.1;隐藏层节点数H=10.⑥增大隐含层节点数学习率alpha=0.02;惯性系数xite=0.1;隐藏层节点数H=5.⑦减小隐含层节点数学习率alpha=0.02;惯性系数xite=0.1;隐藏层节点数H=15.三、遇到的主要困难及解决对策1.主要困难：运行程序一直报错，显示矩阵维度不同。

基于BP 神经网络的PID 参数自适应整定曾正1，蔡容容2，詹立新21 武汉大学电气工程学院，430072 2 武汉大学动力与机械学院，430072 联系方式：zengerzheng@摘 要：针对简单单入单出（SISO ）系统中PID 控制的参数整定问题进行了仿真研究，利用BP 神经网络进行PID 参数自适应整定。

首先，得到了问题的传递函数模型，并建立了对应的离散化传递函数模型作为仿真研究的对象，并对未校正系统进行了相关的理论分析。

然后，利用BP 神经网络算法在线进行PID 参数自适应整定。

同时，为了形成参照，给出了运用模拟退火算法离线整定PID 参数的仿真过程。

建立了3层BP 网络结构，以δ规则为学习规则，控制器算法为有监督的Hebb 算法，教师信号为给定与被控对象的输出间的偏差信号。

最后，针对系统在多工况下的复杂情况，从静态稳定和动态稳定的角度，对系统稳定性进行了仿真分析。

仿真结果表明，所设计的基于BP 神经网络参数自适应PID 控制系统，控制品质高、鲁棒性强。

为了支持更加复杂情况下的仿真，还搭建GUI 仿真界面。

关键字：PID 控制；参数整定；BP 神经网络；稳定分析；GUI ；1 问题背景分析 1.1 准备知识1.1.1 控制系统的性能指标当系统的时间响应()y t 中的瞬态分量较大而不能忽视时，称系统处于动态或过渡过程中，这时系统的特性称为动态特性。

动态特性指标通常根据系统的阶跃响应曲线定义。

设系统的阶跃响应曲线如图1所示，图中()lim ()x y y t →∞∞=称为稳态值。

动态性能指标主要有以下几种[1]。

图1 系统的阶跃响应曲线（1）上升时间r t ：阶跃响应曲线从零第一次上升到稳态值所需的时间为上升时间。

若阶跃曲线不超过稳态值（称为过阻尼系统），则定义阶跃响应曲线从稳态值的10%上升到90%所对应的时间为上升时间。

（2）最大超调p σ：设阶跃响应曲线的最大值为()p y t ，则对大超调p σ为()()100%()p p y t y y σ-∞=⨯∞ (1)p σ大，称系统阻尼小。

基于BP神经网络的PID控制器设计1.引言在工业控制系统中，PID（比例、积分、微分）控制器被广泛应用于各种自动控制任务。

然而，传统的PID控制器在处理非线性、时变以及多输入多输出（MIMO）系统时存在一些固有的局限性。

为了克服这些问题，本文提出了基于BP神经网络的PID控制器设计方法。

2.BP神经网络BP神经网络是一种前向反馈的人工神经网络，具有强大的非线性建模能力和自适应性能。

它由输入层、隐藏层和输出层组成，每个神经元与前一层的所有神经元和后一层的所有神经元连接。

BP神经网络通过反向传播算法来训练权重和偏置，实现输入与输出之间的映射关系。

3.PID控制器PID控制器由比例项、积分项和微分项组成，具有良好的稳定性和抗干扰能力。

比例项根据控制误差与参考值的比例进行调整，积分项根据控制误差与时间的积分进行调整，微分项根据控制误差的变化率进行调整。

4.BP神经网络与PID控制器结合将BP神经网络与PID控制器相结合，可以克服传统PID控制器在处理非线性、时变和MIMO系统时的局限性。

具体而言，可以使用BP神经网络来精确建模控制对象的非线性行为，并将其应用于PID控制器中，实现自适应调节。

在实际应用中，可以按照以下步骤进行基于BP神经网络的PID控制器设计：（1）收集系统输入输出数据，并进行预处理，例如归一化处理。

（2）使用BP神经网络对控制对象进行建模。

选择适当的网络结构、激活函数和误差函数，并使用反向传播算法进行网络训练。

（3）设计PID控制器，确定比例项、积分项和微分项的权重。

（4）将BP神经网络的输出作为PID控制器的输入，进行控制操作。

根据控制误差和调节参数，调整PID控制器的输出。

（5）反复迭代并调整BP神经网络和PID控制器的参数，使系统能够快速、准确地响应控制需求。

5.实验验证为了验证基于BP神经网络的PID控制器的有效性，可以选择一个具有非线性、时变特性的控制对象进行实验。

在实验中，可以使用MATLAB或其他神经网络工具箱来实现BP神经网络，并结合传统PID控制器进行控制。