PID神经元网络解耦控制课件.ppt

1、1PID神经元网络解耦控制算法神经元网络解耦控制算法多变量系统控制多变量系统控制3l结构上可分为输入层、隐含层和输出层l输入层有两个神经元，接受控制量的目标值和当前值l隐含层由比例元、积分元和微分元构成，对应PID控制器的比例控制、积分控制和微分控制l是一个三层前向神经元网络，结构为2-3-1单控制量PID神经元网络结构4ln个控制量PID神经元网络包含n个并列的相同子网络l各子网络通过连接权值相互联系l多控制量神经元网络是多个单控制量神经元网络的组合形式多控制量PID神经元网络结构5l输入层:包含2n个神经元，输出数据等于输入数据控制律计算)()(tXtxsisi6控制律计算l隐含层:包含3

2、n个神经元，n个比例神经元、n个积分神经元、n个微分神经元，21 3,2,1)()(isiijsjjtxtnet比例神经元输出这些神经元输入值同为积分神经元输出微分神经元输出)()(11tnettuss)1()()(222tutnettusss)1()()(333tnettnettusssS为子网序号7l输出层:包含n个神经元，输出数据等于隐含层全部神经元输出加权和控制律计算nsjsjjkktuty131)()(8lPID神经元网络在控制过程中根据控制量误差梯度方向修正权值，使得控制量不断接近控制目标权值修正21)(knkkrtyEJjkjkjkJtt)()1(ijijijJtt)()1(隐含

3、层到输出层权值修正输入层到隐含层权值修正控制对象)1(3.0)1(5.0)1(2.0)1(1/)1()1(4.0)(223121111tytututututyty)1(3.0)1(2.0)1(4.0)1(1/)1()1(2.0)(313222222tytututututyty)1(3.0)1(4.0)1(4.0)1(1/)1()1(3.0)(123323333tytututututyty3输入3输出复杂耦合系统控制模型PID神经元网络闭环系统r1,r2,rn 是控制目标，u1，u2，,un是控制律，y1,y2,yn是当前值MATLAB编程实现l网络权值随机初始化l控制量初始值0 0 0l控制目标0.7 0.4 0.6l控制时间间隔0.001s结果分析结果分析结果分析增加动量项增加动量项增加动量项增加PID调节参数增加PID调节参数增加PID调节参数采用粒子群算法优化权值初值采用粒子群算法优化权值初值采用粒子群算法优化权值初值采用粒子群算法优化权值初值