神经网络PID控制

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神经网络的PID控制器设计PID控制器是一种常用的控制器，可以通过根据系统的误差、历史误差和误差的变化率来计算控制信号，从而实现对系统的控制。

传统的PID控制器可以通过调节PID参数来实现对系统动态特性的控制，但是参数调节过程往往需要经验和反复试验，而且很难实现对非线性系统的精确控制。

近年来，基于BP神经网络的PID控制器设计方法得到了广泛的关注。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，可以通过训练得到输入与输出之间的映射关系。

在PID控制器设计中，可以将误差、历史误差和误差的变化率作为BP神经网络的输入，将控制信号作为输出，通过训练神经网络来实现对控制信号的合理生成。

1.数据预处理：首先需要采集系统的输入输出数据，包括系统的误差、历史误差和误差的变化率以及相应的控制信号。

对这些数据进行归一化处理，以便神经网络能够更好地学习和训练。

2.网络结构设计：根据系统的特性和要求，设计BP神经网络的输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。

通常情况下，隐藏层的神经元数量可以根据经验设置为输入层和输出层神经元数量的平均值。

3.训练网络：采用反向传播算法对神经网络进行训练，以获得输入和输出之间的映射关系。

在训练过程中，需要设置学习率和动量系数，并且根据训练误差的变化情况来确定训练的终止条件。

4.参数调整：将训练得到的神经网络与PID控制器相结合，根据神经网络的输出和系统的误差、历史误差和误差的变化率来计算控制信号，并通过对PID参数的调整来实现对系统的控制。

1.适应能力强：BP神经网络能够通过训练来学习系统的动态特性，从而实现对非线性系统的精确控制。

2.自适应性高：BP神经网络能够根据实时的系统状态来实时调整控制信号，从而实现对系统动态特性的自适应控制。

3.参数调节方便：通过BP神经网络的训练过程，可以直接得到系统的输入和输出之间的映射关系，从而减少了传统PID控制器中参数调节的工作量。

4.系统稳定性好：基于BP神经网络的PID控制器能够根据系统状态及时调整控制信号，从而提高了系统的稳定性和鲁棒性。

神经⽹络及其PID控制⼀、⼈⼯神经元模型1、突触权值（连接权）每⼀个突触都由其权值作为特征表征，各个神经元之间的连接强度由突触权值来表⽰。

与神经元相连的突触上，连接的输⼊信号通过权值的加权进⼊神经元的求和单元。

2、求和单元求和单元⽤于求取各输⼊信号的突触加权和，这个操作构成⼀个线性组合器。

3、激活函数激活函数起⾮线性映射的作⽤，并⽤来限制神经元输出振幅。

激活函数也称限制函数，或传输函数。

通常⼀个神经元输出的正常范围在[0, 1]区间或[−1, 1]区间。

4、外部偏置此外，神经元模型还包括⼀个外部偏置，或外部偏置称为阀值，偏置的作⽤是根据其为正或负，相应的增加或者降低激活函数的⽹络输⼊。

5、⼀对⽅程描述神经元6、激活函数（1）阶跃函数（2）分段线性函数（3）Sigmoid函数（4）双曲正切函数：⼆、神经⽹络的结构1、前馈型⽹络这类⽹络将每⼀层的神经元串联起来，⼀层的输出是下⼀层的输⼊，⽹络中没有反馈连接（1）节点分类节点有输⼊单元、计算单元和输出单元三类（2）层级分类输⼊层：源节点构成输⼊层，输⼊层没有计算，直接将输⼊信号传递到下⼀层的计算单元可见层：输⼊、输出节点直接与外界相连，可直接受外界环境影响隐含层：中间层与外界⽆直接联系，所以称为隐含层（3）前馈型⽹络常常可以有多个隐含层，从⽽构成多层前馈⽹络，图中是⼀个n-p-q的三层前馈⽹络前馈型⽹络是⼀类静态⾮线性映射，通过简单⾮线性处理的复合映射可获得复杂的⾮线性处理能⼒。

但是，从计算的观点看，前馈型⽹络并⾮是⼀种强有⼒的计算系统，不具备丰富的动⼒学⾏为2、反馈型⽹络在反馈型⽹络中，输⼊信号决定反馈系统的初始状态，然后系统经过⼀系列状态转移后，逐渐收敛于平衡状态，这样的平衡状态就是反馈型⽹络经计算后输出的结果，需要注意的是通常有多个平衡态。

因此，稳定性是反馈⽹络最重要的问题之⼀。

如果能找到⽹络的李雅普诺夫（Lyapunov）函数，就能保证⽹络从任意初始状态都能收敛到局部最⼩点，即求得局域最优解。

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 。

- 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。

bp神经网络在pid控制器参数整定中的应用
BP神经网络在控制器参数整定中的应用越来越广泛。

BP神经网
络是一种人工神经网络，可以模拟人类神经系统的信息处理功能，用
于复杂系统建模和控制，在PID控制器参数整定中得到了广泛的应用。

一般来说，PID控制器由三部分组成：比例、积分和微分。

根据常
规PID控制调节策略，需要经过多次实验调整参数，以获得最佳控制
效果。

然而，传统的参数调整方法难以满足快速改变的系统和复杂的
控制系统的变化需求，因此，BP神经网络的出现为PID控制参数整定
提供了一种新的思路和手段。

BP神经网络可以用于自动调整PID参数，具有更高的效率和更好
的精度。

通过将系统模型形式化为BP神经网络，可实现基于模型的
PID调节策略，使得调节参数直接从系统模型获得，从而极大地减少参
数的调节时间。

此外，BP神经网络还可以用于故障诊断，如特征提取、特征识别和故障诊断。

可以说，BP神经网络的出现，大大提高了控制
器参数的整定效率和精度。

因此，BP神经网络已成为PID控制器参数整定的重要工具。

它不
仅可以大大提高控制参数调整效率，而且还可以更准确地预测控制系
统的行为。

同时，BP神经网络也可以用于诊断和保护，以确保系统更
加稳定和可靠。

因此，BP神经网络在PID控制器参数整定中应用广泛。

基于神经网络的PID控制算法研究近年来，随着机器学习和人工智能技术的不断发展，神经网络在控制领域的应用也逐渐得到了广泛关注。

其中，基于神经网络的PID控制算法作为一种新型的控制方法，已经被证明具有极高的控制精度和适应性。

由于传统的PID控制算法存在着超调、稳态误差等问题，因此在实际工程中往往需要进行各种手动调参。

而基于神经网络的PID控制算法则可以通过学习数据来自适应地优化控制参数，从而在不同工况下都能够实现优秀的控制效果。

同时，神经网络还可以实现非线性控制和逆模型控制等高级控制策略，更加符合实际应用的需求。

基于神经网络的PID控制算法的基本思路是，将神经网络与PID控制器结合起来，构建一个新的混合型学习控制器。

具体而言，首先需要建立一个基于神经网络的模型来描述被控对象的动态特性，然后利用该模型对PID控制器进行参数的自适应优化，最终实现目标系统的控制。

一般来讲，神经网络PID控制算法的实现过程包括以下几个步骤：首先，需要选择合适的神经网络模型和控制器结构。

然后，利用样本数据对神经网络进行训练，得到一个有效的模型。

接着，将训练好的神经网络模型与PID控制器进行耦合，形成一个混合型控制器。

最后，通过仿真或者实际测试来验证控制器的性能。

在具体实现神经网络PID控制算法时，需要注意以下几个关键问题：一是神经网络的选择和搭建，不同的应用需要选择不同的网络结构和训练算法；二是神经网络模型的准确性，神经网络需要能够准确地描述被控对象的动态特性；三是控制器的参数优化，需要避免过度学习和过拟合等问题。

目前，神经网络PID控制算法已经成功应用于许多领域，例如机械控制、电力系统控制、化工过程控制等。

实际应用结果显示，基于神经网络的PID控制算法相比传统PID控制算法，在控制精度、抗干扰能力、稳定性等方面都具有显著的优势，是一种极具应用前景的控制策略。

总的来说，基于神经网络的PID控制算法是一种结合了神经网络与PID控制器的混合型学习控制策略，具有优秀的控制精度和适应性。

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。

神经网络PID控制器的设计与仿真首先，我们需要了解PID控制器的基本原理。

PID控制器由比例、积分和微分三部分组成，通过计算控制量与目标值之间的误差，并根据误差的大小来调整控制量，从而实现系统稳定控制。

然而，传统的PID控制器需要事先知道系统的数学模型和参数，对于复杂的系统来说往往比较困难。

1.数据采集：首先，需要采集系统的输入和输出数据，包括输入信号和对应的输出响应。

这些数据将被用来训练神经网络模型。

2.网络结构设计：根据系统的特点和需求设计神经网络的结构。

一般来说，神经网络PID控制器采用三层结构，包括输入层、隐藏层和输出层。

其中，输入层接收输入信号，隐藏层进行神经网络的非线性变换，输出层输出控制量。

3.网络训练：利用采集的数据对神经网络进行训练。

训练的目标是使神经网络的输出与期望输出之间的误差最小化。

一般采用反向传播算法进行网络训练。

4. 参数调整：在网络训练完成后，需要对PID控制器的参数进行调整。

一般来说，比例系数Kp可以通过经验法则或试验法调整，积分系数Ki可以通过Ziegler-Nichols方法或试验法进行调整，微分系数Kd可以通过试验法或根据系统的特性进行调整。

5.系统仿真：将设计好的神经网络PID控制器和调整后的参数应用于系统仿真。

通过对仿真结果的分析，得出控制效果，并进一步调整参数，直到满足控制要求。

在设计和仿真过程中，需要注意以下几点：1.数据的准确性和充分性：采集的数据需要准确反映实际系统的动态特性，且要充分多样化，以覆盖系统在不同工况下的响应情况。

2.神经网络的训练时间和精度：神经网络的训练时间和精度会直接影响到控制器的性能。

需要根据实际需求进行权衡，选择合适的网络结构和训练算法。

3.参数调整的迭代过程：参数调整是一个迭代的过程，需要通过与仿真结果的对比来逐步优化参数，直到达到满意的控制效果为止。

4.系统模型的确定性：神经网络PID控制器需要基于一个确定的系统模型进行设计和仿真。