基于BP算法的神经网络PID控制器设计及仿真
基于BP神经网络的PID控制器的设计
基于BP神经网络的PID控制器的研究与实现课程名称：人工神经网络目录前言 (3)一、BP神经网络 (4)二、模拟PID控制系统 (5)三、基于BP神经网络的PID控制器 (6)四、仿真程序 (10)五、运行结果 (17)六、总结 (18)参考文献 (19)前言人工神经网络是以一种简单神经元为节点，采用某种网络拓扑结构构成的活性网络，可以用来描述几乎任意的非线性系统。
不仅如此，人工神经网络还具有学习能力、记忆能力、计算能力以及各种智能处理能力，在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理、存储和检索的功能。
不同领域的科学家，对人工神经网络有着不同的理解、不同的研究内容，并且采用不同的研究方法。
对于控制领域的研究工作者来说，人工神经网络的魅力在于：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；③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。
对于长期困扰控制界的非线性系统和不确定性系统来说，人工神经网络无疑是一种解决问题的有效途径。
正因为如此，把人工神经网络引入传统的PID 控制，将这两者结合，则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的不足。
一、BP神经网络BP神经网络是一种有隐含层的多层前馈网络，其结构如图1-1所示。
如果把具有M个输入节点和L个输出节点的BP神经网络看成是从M维欧氏空间到L维欧氏空间的非线性映射，则对于具有一定非线性因数的工业过程被控对象，采用BP网络来描述，不失为一种好的选择。
在BP神经网络中的神经元多采用S型函数作为活化函数，利用其连续可导性，便于引入最小二乘学习算法，即在网络学习过程中，使网络的输出与期望输出的误差边向后传播边修正加权系数，以期使误差均方值最小。
基于BP神经网络的PID控制系统设计
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
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。
基于BP神经网络的PID控制系统设计
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。
(完整word版)基于BP神经网络的自整定PID控制仿真
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 。
基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤
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控制器及其MATLAB仿真
（4）
（ =1，2，．．．n）
（5）
图 2 基于 BP 网络的 PID 控制框图
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由于输出层的神经元的活化函数不能为负数， 取非负的 Sigmoid 函数：
性能指标函数为： （6）
由梯度下降法，我们取加权系数的修整量为:
（7） 其中， 为学习效率； 为惯性系数。
（8）
这里，
未知，为表示其变化轨迹，
用符号函数
取代。
在 PID 控制器的应用中，使神经元的输出状
态对应于 PID 控制器的三个可调参数 Kp、Ki、Kd，
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基于 BP 神经网络的 PID 控制器及其 MATLAB 仿真
谢利英 （衡阳财经工业职业技术学院，湖南 衡阳 421008）
摘 要: PID 控制算法简单、应用广泛，既能消除余差，又能提高系统的稳定性,但其 P 环节、I 环节、D 环节的控制参数却参数难以整定；BP 神经 网络算法具有很强的数字运算能力，因此，可通过 BP 神经网络自学习、加权系数调整，实现 PID 的最优调整，本文以小车控制为例，利用 BP 神 经网络的学习能力进行 PID 参数的在线整定，并进行了 MATLAB 仿真，结果表明，利用 BP 神经网络可很快的找到 PID 的控制参数。 关键词：BP 网络；PID 控制；MATLAB 仿真
行 PID 控制器的调整。通过仿真可以看出，利用
BP 神经网络进行 PID 控制，能很快得到最佳的
kp、ki、kd 值，从而有效控制被控对象，为工业
应用提供了一种快速控制手段。由于基于 BP 网络
基于BP神经网络的PID控制器设计
基于BP神经网络的PID控制器设计班级：21班学号：姓名：常临妍摘要常规PID控制技术是工业控制中一种常用的控制方法。
其结构简单、容易实现、控制效果良好，且能对相当一些工业对象或过程进行有效的控制，已得到广泛应用。
但其局限性在于：当控制对象不同，或被控对象具有复杂的非线性特性时，难以建立精确的数学模型。
控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。
且由于对象和环境的不确定性，往往难以达到满意的控制效果。
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，可以借助BP神经网络控制的方法。
BP神经网络已被证明具有逼近任意连续有界非线性函数的能力，给非线性控制带来了新的思路。
利用人工神经网络的自适应能力，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。
本文研究了基于BP神经网络的PID控制器设计，利用BP神经网络的自适应能力进行在线参数整定。
其实现具有自适应性等特点，网络的收敛速度快，能够对非线性对象有很好的控制，系统的跟踪性能好。
其参数设定无需知道被控对象的具体参数及其数学模型，对不同的对象具有适应性。
关键词：PID控制BP神经网络控制器设计一．绪论1.1神经元网络PID的发展历程1934年，美国心理学家W.McCulloch和数学家W.Pitts用数学模型对神经系统中的神经元进行理论建模，建立了MP神经元模型。
MP神经元模型首次用简单的数学模型模仿出生物神经元活动功能，并揭示了通过神经元的相互连接和简单的数学计算，可以进行相当复杂的逻辑运算这一事实。
1957年，美国计算机学家F.Rosenblatt提出了著名的感知器模型。
它是一个具有连续可调权值矢量的MP神经网络模型，经过训练可达到对一定输入矢量模型进行识别的目的。
1959年，美国工程师B.Widrow和M.Hoff提出了自适应线性元件。
它与感知器的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数，这允许输出可以是任意值，而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。
基于BP神经网络的PID控制器的研究与实现
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PID_控制算法参数优化
- 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
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神经网络的自适应PID控制器设计
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。
基于BP算法的神经网络PID控制器设计及仿真
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
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控制器设计6.16
经典PID控制算法作为一般工业过程控制方法应用范围相当广泛，原则上讲它并不依赖于被控对象的具体数学模型，但算法参数的整定却是一件很困难的工作，更为重要的是即使参数整定完成，由于参数不具有自适应能力，因环境的变化，PID控制对系统偏差的响应变差，参数需重新整定。针对上述问题，人们一直采用模糊、神经网络等各种调整PID参数的自适应方法，力图克服这一难题。一般情况下，一个自适应控制系统能够运行，其相应的参数要适应现场状况的变化，因此就必须根据现场的数据对相应的参数进行在线辨识或估计。对非时变参数可以通过一段时间的在线辨识确定下来，但对时变参数系统，必须将这个过程不断进行下去，因此要求辨识速度快或参数变化速度相对较慢，极大地限制了自适应技术的应用。为克服这种限制，本文利用文献[1]的思想，将神经网络的技术应用于参数辨识过程，结合经典的PID控制算法，形成一种基于BP神经网络的自适应PID控制算法。这一算法的本质是应用神经网络建立系统参数模型，将时变参数系统的参数变化规律转化为神经网络参数模型，反映了参数随状态而变的规律，即当系统变化后，可直接由模型得到系统的时变参数，而无需辨识过程。在神经网络参数模型的基础上，结合文献[1]已知系统模型下PID控制参数的计算，推导出一种自适应PID控制算法。通过在计算机上对线性和非线性系统仿真，结果表明了这种自适应PID控制算法的有效性。
关键词自适应PID控制算法，PID控制器，参数模型，神经网络，BP算法
Abstract
Classical PID control algorithm，as a general method of industrial process control，application scope is broad-ranged．In principle，it does not depend on the specificmathematical model of the controlled plant，but tuning algorithm parameters is a verydifficult task．To moreimportant，even if tuning the parameter is completed，asparameters do not have adaptive capacity，due to a change in environment，PID controlof the response of the system deviation get worse，parameters need to be re-tumed．Inresponse to these problems,people have been using theadaptive method of fuzzy，neural networks to adjust PID parameters，try hard to overcome this problem．Under normal circumstances，an adaptive control system can be capable of running，and the corresponding parameters should adapt to tlle change in status of the scene，so the corresponding parameters must be based on the data of the scene to conduct onlineidentification orestimated．Non-time—varyingparameters can beconfirmed for a period of on-line identification，but the time-varying parameters system will be necessary to continue this ongoing process，so the requirement of fast identification or the relative slow pace of change of parameters，greatly limits the application of adaptive technology．To overcome this limitation，this paper uses the ideology of literature[1]，thetechnology of neural network will be used in the process of parameter identification,combining classical PID control algorithm，forms an adaptive PlD control algorithmbased on BP neural network．The essence of this algorithm applies neural network tobuild the model of system parameters，change the change law of the parameters of time-varying parameters systems into the Pareflectingthe law that the parameters change with the state，that is，when the system changes,itcan get the time-varying parameters of system from the model directly，without the process ofidentification．On the basis of me parameters model of neural network，combining the computation of PID controI parameters in the known system model of literature[1]，derived an adaptive PID controlalgorithm．Through the simulation of linear and non-1inear systems in the computer，the result indicates that this adaptive PID control algorithm is effective．
基于BP神经网络的PID控制系统设计
基于BP神经网络的PID控制系统设计摘要本文主要研究一个基于神经网络的自适应PID控制系统的设计方法，利用BP神经网络对被控对象进行在线辨识和控制。
基于BP神经网络学习算法设计出两个神经网络模型：一个利用神经网络（NNM）对非线性映射的逼近能力，对被控对象进行辨识，另一个构成具有PID结构的控制器（NNC）。
通过神经网络NNM的在线学习和修正，产生对被控对象输出的预测作用，然后由网络NNC实施控制作用，从而实现对辨识对象的PID控制。
在利用神经网络对系统进行辨识时，选用白噪声信号作为系统的输入信号，以提高系统的辨识精度；另外，为了得到神经网络控制器的初始化权值，本文在自整定过程中采用常规PID控制器整定方法之一的稳定边界法。
在设计过程中运用MATLAB语言工具箱进行编程，并通过SIMULINK动态仿真工具对一阶非线性对象进行了仿真。
仿真结果表明了利用神经网络对系统进行辨识的有效性，并用经辨识所得到的输出值取代系统的实际输出值，利用神经网络NNC对系统进行控制，获得了满意的控制效果。
关键词：神经网络，BP学习算法，自适应，参数优化，辨识1 综述PID调节器从问世至今已历经了半个多世纪，在这几十年中，人们为它的发展和推广做出了巨大的努力，使之成为工业过程控制中主要的和可靠的技术工具。
近几十年来，现代控制理论迅速发展，出现了许多先进的控制算法，但到目前为止，即使在微处理技术迅速发展的今天，过程控制中大部分控制规律都未能离开PID，这充分说明PID控制仍具有很强的生命力。
过程工业控制中实际应用最多的仍是常规的PID控制算法，这是因为PID控制具有结构简单、容易实现、控制效果好和鲁棒性强等特点，且PID算法原理简明，参数物理意义明确，理论分析体系完整，为广大控制工程师所熟悉。
但在生产现场往往由于参数整定不好而使PID控制器控制效果欠佳，整定的好坏不但会影响到控制质量，而且还会影响到控制器的性能。
PID控制中一个至关重要的问题，就是控制器三参数(比例系数、积分时间、微分时间)的整定。
基于BP神经网络的PID控制器设计
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。
基于BP神经网络的PID控制器及仿真
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。
基于BP神经网络的PID控制器设计
Abstract
Classical PID control algorithm，as a general method of industrial process control，application scope is broad-ranged．In principle，it does not depend on the specificmathematical model of the controlled plant，but tuning algorithm parameters is a verydifficult task．To moreimportant，even if tuning the parameter is completed，asparameters do not have adaptive capacity，due to a change in environment，PID controlof the response of the system deviation get worse，parameters need to be re-tumed．Inresponse to these problems,people have been using theadaptive method of fuzzy，neural networks to adjust PID parameters，try hard to overcome this problem．Under normal circumstances，an adaptive control system can be capable of running，and the corresponding parameters should adapt to tlle change in status of the scene，so the corresponding parameters must be based on the data of the scene to conduct onlineidentification orestimated．Non-time—varyingparameters can beconfirmed for a period of on-line identification，but the time-varying parameters system will be necessary to continue this ongoing process，so the requirement of fast identification or the relative slow pace of change of parameters，greatly limits the application of adaptive technology．To overcome this limitation，this paper uses the ideology of literature[1]，thetechnology of neural network will be used in the process of parameter identification,combining classical PID control algorithm，forms an adaptive PlD control algorithmbased on BP neural network．The essence of this algorithm applies neural network tobuild the model of system parameters，change the change law of the parameters of time-varying parameters systems into the Parametric model of neural network，reflectingthe law that the parameters change with the state，that is，when the system changes,itcan get the time-varying parameters of system from the model directly，without the process ofidentification．On the basis of me parameters model of neural network，combining the computation of PID controI parameters in the known system model of literature[1]，derived an adaptive PID controlalgorithm．Through the simulation of linear and non-1inear systems in the computer，the result indicates that this adaptive PID control algorithm is effective．
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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。
处理。
输出节点分别对应PID控制器的三个可调参数,,P I D K K K不能为负值，所以输出层神经元的激发函数取非负的Sigmoid函由于,,P I D数，而隐含层神经元的激发函数可取正负对称的Sigmoid函数。
针对此一阶线性时滞系统：构建一个三层的神经网络结构，输入层神经元个数为3，对应e(k),e(k-1),e(k-2),隐含层个数为5，输出层神经元个数为3，对应KP，KI，KD。
MATLAB中的仿真结果如下图所示：被控对象y:PID控制器的输出：误差e(t):PID参数：如图所示最终稳定后得到KP=0.1969，KI=0.2421、KD=0.009874。
三、神经网络PID控制器与传统PID控制器性能比较通过对传统PID控制和BP神经网络PID控制举例仿真，表明BP神经网络PID 控制精度高，自学习和自适应能力很强，其控制品质比普通PID的控制品质有了显著的改善，达到了预期效果。
将神经网络与PID控制相结合,利用神经网络的自学习能力和逼近任意函数的能力,可在线进行PID参数调整,有效地控制较复杂的被控对象,从仿真结果可以看出,神经网络PID控制比传统的PID控制具有更好的控制特性。
程序清单：clear all;close all;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%系统参数赋初值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%xite=0.01;%学习速率alfa=0.15;%惯性系数IN=4;H=5;Out=3;%wi=0.50*rands(H,IN);%神经网络权值初始化wi=[-0.6534-0.2842-0.3906-0.7250;-0.8085-0.1476-0.4470-0.1870;-1.04280.5876-1.6474-0.4955;-0.28320.0095-0.5620-0.1779;0.41510.3087-0.2521-0.4145];wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;%wo=0.50*rands(Out,H);wo=[0.75880.26280.5832-0.1404-0.1313;-0.11340.29610.83640.22170.4520;0.72130.45780.76840.49740.3644];wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;x=[0,0,0];u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0;u_4=0;u_5=0;%PID输出赋初值，为方便后面的离散化y_1=0.0;y_2=0.0;y_3=0.0;y_4=0;y_5=0;%输出给0值error_1=0;error_2=0;Oh=zeros(H,1);I=Oh;%隐含层输入赋初值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%计算%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%ts=0.96for k=1:1:200time(k)=k*ts;rin(k)=1.0;num=[1];%Unlinear modelden=[101];sys=tf(num,den,'inputdelay',0.5);%传递函数G(s)离散化dsys=c2d(sys,ts,'z');[num,den]=tfdata(dsys,'v');yout(k)=-den(2)*y_1+num(2)*u_2+num(1)*u_1;%输出y离散化error(k)=rin(k)-yout(k);xi=[error(k),error_1,error_2,1];%输入层给值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';%隐含层节点输入for j=1:1:HOh(j)=(exp(I(j))-exp(-I(j)))/(exp(I(j))+exp(-I(j)));end%隐含层活化函数tanhx变成了欧拉形式K=wo*Oh;%输出层节点输入for l=1:1:OutK(l)=exp(K(l))/(exp(K(l))+exp(-K(l)));%输出层活化函数变成了欧拉氏求解endkp(k)=K(1);ki(k)=K(2);kd(k)=K(3);%得到kp,ki,kd参数值Kpid=[kp(k),ki(k),kd(k)];du(k)=Kpid*epid;%计算U(k)u(k)=u_1+du(k);if u(k)>=10%Restricting the output of controlleru(k)=10;endif u(k)<=-10u(k)=-10;end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%反向修正%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%输出层dyu(k)=sign((yout(k)-y_1)/(u(k)-u_1+0.0000001));for j=1:1:OutdK(j)=2/(exp(K(j))+exp(-K(j)))^2;endfor l=1:1:Outdelta3(l)=error(k)*dyu(k)*epid(l)*dK(l);%dJ/dWoendfor 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);%隐含层for 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);%数据更新，循环修正u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);y_5=y_4;y_4=y_3;y_3=y_2;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);endwi%找到较为合适的权值，缩小调整范围wo%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%绘图%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% figure(1);plot(time,rin,'r',time,yout,'b');xlabel('time(s)');ylabel('rin,yout');%被控对象yfigure(2);plot(time,error,'r');xlabel('time(s)');ylabel('error');%误差figure(3);plot(time,u,'r');xlabel('time(s)');ylabel('u');%pid输出ufigure(4);subplot(311);plot(time,kp,'r');xlabel('time(s)');ylabel('kp');%ｋｐ，ｋｉ，ｋｄ值subplot(312);plot(time,ki,'g');xlabel('time(s)');ylabel('ki');subplot(313);plot(time,kd,'b');xlabel('time(s)'); ylabel('kd');。