基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤

BP 神经网络PID 控制BP 神经网络的原理不再赘述，采用BP 神经控制对PID 进行参数整定的原理框图如下：BP 神经网络可以根据系统运行的状态，对PID 参数Kp,Ki 和Kd 进行调节，使系统达到最优的控制状态。

经典的增量式数字PID 的控制算法为：()(1)()()(()(1))()(()2(1)(2))p I D u k u k u k u k K e k e k K e k K e k e k e k =-+∆⎧⎨∆=--++--+-⎩采用三层BP 神经网络结构。

输入层神经元个数可根据被控系统的复杂程度选取。

可从如下参数中选取，系统输入in r ，系统输出out y ，系统误差e ，和误差变量e ∆，可在系统误差e 的基础之上再加上其他参数输入，使BP 神经网络能够适应更为复杂的系统的PID 参数整定。

隐层神经元的个数视被控系统的复杂程度进行调整，一本系统复杂时，就需选用更多的隐层神经元。

输出层的神经元个数为3个，输出分别为Kp,Ki 和Kd 。

隐层神经元函数一般选取正负对称的sigmoid 函数：(2)()x xsx xe e fx e e ---=+由于Kp,Ki 和Kd 必须为正，则输出层神经元函数的输出值一般可以选取正的sigmoid 函数：(3)1()1s xf x e -=+系统性能指标取：1()(()())2in out E k r k y k =-采用梯度下降法对BP 神经网络的参数进行调整：设输入层的个数为N ，输出向量为(1)O ，隐层个数为H ，输入阵为(2)W ，为H ×N 维向量，输出层的个数为3，输入阵设为(3)W 。

令(1)(1)(1)(1)12[,,,]TN OO O O =设隐层的输入向量为(2)(1)hi W O =，hi 为列向量，第j 个隐层神经元的输入：(2)(1)1Nj ji ii hi w O ==∑，（1,2,j H =）第j 个神经元的输出为(2)()j s j ho f hi =； 输出层的输入(3)(3)I W ho =，输出为(3)(3)(3)()[,,]T s p I D Of I K K K ==按照梯度下降法修正网络权系数，按E(k)的负方向调整系统，并且加一个是搜索加快的收敛全局极小的惯性量：(3)(3)(3)()()(1)oj oj ojE k W k W k W ηα∂∆=-+∆-∂，其中η为学习速率，α为平滑因子； (3)(3)(3)(3)(3)(3)()()()()()()()()()()()oo oj o o oj O k I k E k E k y k u k W y k u k O k I k W k ∂∂∂∂∂∂∆=∂∂∂∆∂∂∂（1,2,3o =，1,2,j H =）其中(3)oj W 为(3)W 的第o 行和第j 列。

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神经网络的自整定PID控制仿真一、实验目的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效果的影响。

4. 掌握用Matlab实现神经网络控制系统仿真的方法。

二、实验设备及条件1.计算机系统2.Matlab仿真软件三、实验原理在工业控制中，PID控制是工业控制中最常用的方法。

这是因为PID控制器结构简单，实现简单，控制效果良好，已得到广泛应用。

但是，PID具有一定的局限性：被控制对象参数随时间变化时，控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。

为了使控制器具有较好的自适应性，实现控制器参数的自动调整，可以采用神经网络控制的方法。

利用神经网络的自学习这一特性，并结合传统的PID控制理论，构造神经网络PID控制器，实现控制器参数的自动调整。

基于BP神经网络的PID控制器结构如图4所示。

控制器由两部分组成：一是常规PID控制器，用以直接对对象进行闭环控制，且3个参数在线整定；二是神经网络NN，根据系统的运行状态，学习调整权系数，从而调整PID参数，达到某种性能指标的最优化。

图4中神经网络采用结构为4-5-3型的BP网络。

BP网络是一种单向传播的多层前向网络。

输入节点对应系统的运行状态量，如系统的偏差与偏差变化率，必要时要进行归一化处理。

输入变量的个数取决于被控系统的复杂程度，输出节点对应的是PID的3个可调参数。

由于输出不能为负，所以输出层活化函数取2()(1)()(1)1(1)a k y k y k u k y k -=+-+-非负的Sigmoid 函数，隐含层取正负对称的Sigmoid 函数。

本系统选取的BP 网络结构如图5所示。

网络的学习过程由正向和反向传播两部分组成。

如果输出层不能得到期望输出，那么转入反向传播过程，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。

输出层节点分别对应3个可调参数K p 、K i 、K d 。

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。

- 22 -高 新 技 术从本质上来看，PID 控制算法就是对比例、积分和比例微分间的关系进行控制的一种算法。

PID 控制调节器具有适应性强、鲁棒性良好的特征，因此被广泛应用于工业控制领域。

但是，随着科学技术、控制理论发展，在工业生产中被控对象逐渐向复杂化和抽象化的趋势发展，并呈现滞后性、时变性和非线性的特征，这使传统PID 控制器难以精准调控这种较复杂的控制系统。

为了解决该问题，研究人员将控制理论与其他先进的算法相结合，形成全新的控制理论，包括神经网络控制、遗传算法以及模糊控制等。

对神经网络算法来说，由于其具有较高的鲁棒性和容错性，因此适用于复杂的非线性控制系统中，并且具有广阔的应用前景和较大的发展潜力。

1 BP 神经网络结构及算法BP 神经网络将网络视为一个连续域，在这个网络中，输入层和输出层都是任意时刻、任意数目的样本值，网络输出层值与输入层值间也可以具有任意关系，这个学习过程就称为BP 神经网络学习过程。

作为一种被广泛应用的神经网络模型，BP 神经网络由输入层、输出层和隐含层组成：1） 输入层。

从第i 个输入向量中产生相应的输出值。

2） 输出层。

在输出值的作用下将其转换为输入数据。

3） 隐含层。

在输出值的作用下对数据进行隐含处理，将处理后的结果反馈给输入层，3个输入层构成1个BP 神经网络。

当输入数据在时间域内经过多次的误差传播时，最后被一个误差源作为输出信号，即经过输入单元和输出组的中间信息。

如果该误差源的误差小于输出单元和输出组中各单元间的误差，那么这些单元在计算输出时就会有很大的变化；如果超过了期望值，那么这一单元被认为是输入量存在误差（也就是输入信号存在误差），将不再使用该单元；如果仍然超过期望值，那么输出量又会存在误差[1]。

通过分析输入与输出量间的关系可以得出BP 网络中各个隐藏层上节点数与该输出量间的关系。

BP 神经网络的拓扑结构如图1所示。

为了对BP 神经网络进行运算和优化，该文设定了中间层的加权和结点临界，以便将全部采样的真实输出量与预期的输出量的偏差控制在一个很低的区间，并且通过调节这个区间来保证它的稳定性。

基于BP神经网络的PID控制器的设计简介：PID控制器是一种常用的控制方法，可以使控制系统快速、稳定地对目标进行调节。

然而，传统的PID控制器需要依赖经验的设置参数，很难适用于非线性复杂的系统。

为了改善这一问题，本文提出了一种基于BP神经网络的PID控制器的设计方法。

一、神经网络介绍BP神经网络是一种常用的人工神经网络，通过反向传播算法进行学习和适应。

它可以用来建模非线性关系、解决分类和回归问题等。

BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，通过调整权重和偏置项，使得网络的输出接近于期望输出。

二、PID控制器的基本原理PID控制器是由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成的，它们分别对应了系统的比例性能、整定性能和微分性能。

PID控制器的输出是由目标值与实际值之间的误差来决定的。

比例作用是根据误差的大小进行调节，积分作用是根据误差的积分值进行调节，微分作用是根据误差的变化率进行调节。

三、BP神经网络的PID控制器设计1.建立神经网络模型：确定输入层节点数、隐藏层节点数和输出层节点数。

2.确定权重和偏置项的初始值：可以使用随机数进行初始化。

3.设置训练样本集：训练样本集包括输入和输出的数据，可以根据实际情况进行设置。

4.确定学习率和训练次数：学习率决定了网络的更新速度，训练次数决定了网络的学习程度。

5.神经网络训练：使用BP算法对神经网络进行训练，通过反向传播算法调整权重和偏置项。

6.测试神经网络性能：使用测试数据对神经网络进行测试，评估其性能是否满足要求。

7.参数调整：根据测试结果对PID控制器的参数进行调整，使得神经网络对系统的控制更加精确。

四、实验结果分析通过对比传统的PID控制器和基于BP神经网络的PID控制器，可以发现基于BP神经网络的PID控制器具有更好的系统控制性能。

因为BP神经网络能够自适应地调整参数，适应非线性复杂系统的控制要求。

总结：基于BP神经网络的PID控制器是一种有效的控制方法，可以提高系统控制的精度和稳定性。

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。