设计一个BP神经网络监督控制系统
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算法的模糊神经网络控制系统的仿真实现
基于BP算法的模糊神经网络控制系统的仿真实现随着计算机和控制技术的不断发展，控制系统的设计也越来越受到关注。
基于BP算法的模糊神经网络控制系统是一种新型的控制方法，可以有效解决传统控制方法难以解决的问题。
在本篇文章中，我们将介绍基于BP算法的模糊神经网络控制系统的仿真实现。
1. BP算法简介BP算法是一种常见的人工神经网络训练算法，它是一种迭代算法，通过不断调整权值来实现网络的训练。
BP算法的基本思想是利用梯度下降求出网络误差函数的最小值。
在模糊神经网络中，BP算法可以用于训练输入输出关系的映射。
通过训练可以得到网络的权值和阈值，使得网络能够更好地拟合输入输出映射。
2. 模糊神经网络控制系统模糊神经网络控制系统是一种强大的控制方法，它将模糊控制和神经网络控制相结合，能够有效地处理模糊性问题和非线性问题。
模糊神经网络控制系统将模糊控制器和神经网络控制器相结合，用模糊控制器处理模糊性问题，用神经网络控制器处理非线性问题。
3. 仿真实现在仿真实现中，我们以飞行控制系统为例，设计了一个基于BP算法的模糊神经网络控制系统，该系统包含一个模糊控制器和一个BP神经网络控制器。
模糊控制器将输入的误差和误差变化率转化为模糊量，然后根据模糊规则得到输出控制量。
BP神经网络控制器通过训练得到输入输出映射，进而对输出控制量进行优化。
我们通过MATLAB软件进行仿真，将仿真结果与经典控制方法进行对比，发现基于BP算法的模糊神经网络控制系统具有更好的控制性能和更强的鲁棒性。
在控制飞行器的姿态过程中，基于BP算法的模糊神经网络控制系统具有更快的响应速度和更小的稳态误差。
4. 总结基于BP算法的模糊神经网络控制系统是一种强大的控制方法，能够有效地解决传统控制方法难以解决的问题。
在仿真实现中，我们设计了一个基于BP算法的模糊神经网络控制系统，得到了良好的控制效果，这也表明了该方法的可行性和优越性。
在实际应用中，我们需要对系统进行优化和调试，以达到更好的控制效果。
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 控制器设计一．基于BP 神经网络的自适应PID 控制器的原理PID 控制是最早发展起来的、 应用领域至今仍然广泛的控制策略之一，它是基于对象数学模型的方法，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。
其优点是算法简单、 鲁棒性好和可靠性高。
但是，由于实际工业生产过程往往具有非线性，许多非线性系统难以确定精确的数学模型，常规的PID 控制器就不能达到理想的控制效果，由于受到参数整定方法烦杂的困扰，参数往往整定不良、 性能欠佳。
神经网络所具有的任意非线性表达能力，可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID 控制。
基于BP 网络的自适应PID 控制器，通过BP 神经网络调整自身权系数，对PID 控制参数进行调节，以达到某种性能指标的最优。
二．基于BP 神经网络的自适应PID 控制器的控制器结构基于BP 神经网络的PID 控制系统结构图如图1所示：此控制器由两部分组成：（1）经典的PID 控制器，直接对被控对象进行闭环控制，并且三个参数p K ，i K ，d K 为在线调整方式；图1 BP 网络结构p ki kd ki（2）神经网路，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，是输出层神经元的输出状态对应于PID 控制器的一个可调参数p K ，i K ，d K 。
通过神经网络的自学习、加权系数调整，使神经网络输出对应于某种最优控制率下的PID 控制器参数。
基于BP 神经网络的自适应PID 控制器的控制器如图2所示：该控制器的算法如下：（1）确定BP 神经网络的结构，即确定输入节点数M 和隐含层节点数Q ，并给各层加权系数的初值)0(1ij w 和)0(2ij w ，选定学习速率η和惯性系数α，此时k=1； （2）采样得到rin(k)和yout(k)，计算该时刻误差error(k)=rin(k)-yout(k)；（3）计算神经网络NN 各层神经元的输入、输出，NN 输出层的输出即为PID 控制器的三个可调参数p K ，i K ，d K ；（4）根据经典增量数字PID 的控制算法(见下式)计算PID 控制器的输出u(k)； ))2()1(2)(()())1()(()1()(-+--++--+-=k error k error k error K k error K k error k error K k u k u d i p （5）进行神经网络学习，在线调整加权系数)(1k w ij 和)(2k w ij 实现PID 控制参数的自适应调整；（6）置k=k+1，返回到（1）。
基于BP神经网络的车库实时监控系统设计
发现有 以下关系 。 当学习率和隐藏层单元数 目一定时，
（ １ ）算 法 的 训 练 时 间 随 着 样 本 数 量 的 增
加而增加：
络能够体现复杂 的非动态 关系 。神经 元之间的 连接体现 了很多关系 中的非线性 映射 。神经 网
参考文献
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网 络 的 输 入 。 针 对 神 经 网络 的 特
己知网络 的输入 向量 ｕ是 ｎ维 ，输 出向量 Ｙ是 ｍ 维 ，输入 ／ 输出样本对 （ 即导师信号 ）长度 为 Ｌ。其 中 ＢＰ神 经网络 的输入单 元根据其 输
入 的 内容 来 定 ，在 系 统 中输 入 部 分 由直 方 图 来
点，综合 考 虑监 控 过程 中可 能 出 现 的一 些噪 音，建 立有 效 的训 练 样 本和 测 试样 本，Ｂ Ｐ神 经 网络 在 设 计合 适 的情 况 下可 以在 车辆监 控 中发 挥 极 大作 用 。
Ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ Ｗｏ ｒ ｌ ｄ・ 网络天地
基于 Ｂ Ｐ神经 网络的车库 实时监控 系统设计
文／ 吴 淑 婷
Ｂ Ｐ学 习算 法 由 正 向传 播 和 反 向传 播 组 成
魄藏 屡
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。
一个基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现
一个基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现文章以注塑机温度控制系统为应用背景，研究了一个基于BP神经网络的PID温度控制系统。
标签：温度控制系统；研究；实现国内市场中的注塑机温度控制系统大多采用比例积分微分（PID）控制和模糊控制。
在塑料机械中，料桶的温度控制非常关键，低于或者高于塑料的适宜熔融标准都会影响产品的最终成型质量。
由于产品成型过程复杂而且可影响因素多，如果可以做好料桶的温控就可以对整个生产起到事半功倍的效果。
但是这几种控制方式都需要建立精确的数学模型，而注塑机温度控制系统是一个大滞后、强耦合、非线性的时变系统，建立精确的数学模型是非常困难的，因此PID温控系统的效果并不是很理想，鉴于这种情况，本文引入一个基于BP神经网络的温度PID控制系统来改善注塑机温度控制。
神经网络具有表达任意非线性映射的能力，能够对非线性系统进行建模。
利用神经网络的这一特点建立动态模型，作为预测控制器的预测模型，可用于热力过程的预测和控制，应用BP神经网络，通过学习和训练逼近对象的真实模型。
对温度控制的各相关指标的相对权重确定。
影响温度变化各相关因素在输入预测和评估模型时，需要一组决定其相对重要性的初始权重，权重的确定需要基本的原则作支持。
例如确定温度的上限及下限，纯加热控制段的比例，不同位置的温度控制段的默认PID参数等。
目前本文使用的是基于经验的三层架构的BP神经网络架构，通过输入层对采样数据的输入，隐含层的各种计算，并把计算结果通过输出传递出去，这样经过在线指导后，可以满足BPN-PIDS系统的算法的实现。
其中各层的连接权值首先通过随机赋值的方式进行，然后根据各指导案例的学习，得到健壮的权重值。
本文的主要工作是设计并实现了一个基于BP神经网络的温度PID控制系统（BP neural network PID system简称为BPN-PIDS），其核心是PID神经网络，如图1-2 BPN-PIDS控制算法所示。
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。
一个基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现的开题报告
一个基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现的开题报告一、研究背景智能控制技术在工业控制、环境监测及自动化控制等领域得到广泛应用。
PID控制器是最常用的控制算法之一，它能够控制系统达到稳态沿及追踪目标。
然而，PID控制器的参数调整是一个复杂的问题，而且容易受到外部干扰的影响。
BP神经网络具有良好的非线性拟合能力，能够适应不同的控制任务。
因此，将BP神经网络应用于PID控制器中，能够实现自适应控制，提高控制精度和稳定性。
本文旨在研究基于BP神经网络的PID温度控制系统，并探讨其在工业实际应用中的可行性和效果。
二、研究内容和方法本研究的主要内容为基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现。
具体研究内容包括：1.总体设计和控制策略的制定；2.BP神经网络模型的建立和优化方法的研究；3.基于MATLAB/Simulink的控制系统仿真；4.控制系统在实际工业环境中的应用验证和效果评估。
本研究将采用如下的方法：1.查阅文献，了解PID控制器和BP神经网络的基本理论和应用；2.设计并实现基于BP神经网络的PID温度控制系统，模拟及实验验证；3.对实验数据进行分析和比较，评估BP神经网络PID控制算法在温度控制中的效果和优越性；4.对控制策略和算法进行优化和改进。
三、研究意义和预期成果本研究旨在将BP神经网络技术应用于PID温度控制器中，提高控制系统的自适应性、精度和稳定性，同时提高控制效率和能耗利用率，减少企业的生产成本。
预期成果包括：1.具有自主知识产权的基于BP神经网络的PID温度控制系统；2.控制系统的稳定性和精度优于传统PID控制系统；3.工业实际应用研究，验证控制系统的可行性和有效性。
四、研究进展目前，已完成了相关文献的调研及阅读，并对基于BP神经网络的PID温度控制系统的总体设计和控制策略进行了初步准备。
接下来，将进行BP神经网络模型的建立和优化方法的研究，以及基于MATLAB/Simulink的控制系统仿真。
基于BP神经网络的PID控制器设计【范本模板】
早在20世纪初,人们就已经发现人脑的工作方式与现在的计算机是不同的.人脑是由极大量基本单元(称之为神经元）经过复杂的相互连接而成的一种高度复杂的、非线性的、并行处理的信息处理系统。人工神经网络，是借鉴人脑的结构和特点，通过大量简单处理单元(神经元或节点）互连组成的大规模并行分布式信息处理和非线性动力学系统。它具有巨量并行性、结构可变性、高度非线性、自学习性和自组织性等特点.因此，它能解决常规信息处理方法难以解决或无法解决的问题，尤其是那些属于思维(形象思维)、推理及意识方面的问题从人脑的生理结构出发来研究人的智能行为，模拟人脑信息处理的过程，即人工神经网络的研究,自20世纪40年代以来，它的发展经历了一条由兴起、萧条和兴盛三个阶段构成的曲折道路。早在1943年精神病学家和神经解剖学家McCulloch与数学家Pitts在数学生物物理学会刊（(Bulletin ofMathematical Biophysics))上发表文章,总结了生物神经元的一些基本生理特征，提出了形式神经元的数学描述与结构，即MP模型。他们的神经元模型假定遵循一种所谓“有或无"规则。如果如此简单的神经元数目足够多和适当设置突触连接并且同步操作,McCulloch和Pitts证明这样构成的网络原则上可以计算任何可计算函数。这是一个有重大意义的结果，有了它就标志着神经网络和人工智能学科的诞生。1958年，计算机科学家Rosenblatt提出感知机(Perceptron），首次把神经网络理论付诸工程实现。这是一种学习和自组织的心理学模型，它基本上符合神经生物学的知识,模型的学习环境是有噪声的，网络构造中存在随机连接,这是符合动物学习的自然环境。当时，人们对神经网络的研究过于乐观,认为只要将这种神经元互连成一个网络，就可以解决人脑思维的模型问题。但是，随之而来的Minsky和Papert(1969）所著的《Percepen》一书，利用数学证明单层感知器所能计算的根本局限，提出感知器的处理能力有限，甚至连XOR这样的问题也不能解决，并在多层感知器的总结章中，论述了单层感知器的所有局限性在多层感知器中是不可能被全部克服的。使人们降低了对神经网络研究的热情,从而使神经网络进入萧条时期[7］。但在其间，一些人工神经网络的先驱仍然致力于这一研究，美国波士顿大学的Crrossberg提出了自适应共谐振理论（ART网），芬兰的Kohonen提出了自组织映射（SOM)，Amari致力于神经网络数学理论的研究，这些都为神经网络的进一步研究与发展奠定了基础.1986年Remelhart和Mcllelland等人提出了并行分布处理的理论，同时,Werbos和Parker独立发展了多层网络的BP算法,这是目前最普遍的网络，广泛用于实际问题求解。如今，神经网络的应用,已渗透到模式识别、图像处理、非线性优化、语音处理、自然语言理解、自动目标识别、机器人、专家系统等各个领域，并取得了令人瞩目的成果。从众多应用研究领域取得的丰硕成果来看，人工神经网络的发展具有强大的生命力。当前存在的问题是智能水平还不高，许多应用方面的要求还不能得到很好的满足：网络分析与综合的一些理论性问题（如稳定性、收敛性的分析，网络的结构综合等)还未得到很好的解决.随着人们对大脑信息处理机理认知的深化，以及人工神经网络智能水平的提高，人工神经网络必将在科学技术领域发挥更大的作用。
毕业设计(论文)_基于BP神经网络的PID控制器设计
（2）汽车行业。汽车自动驾驶系统、保险行为分析。
（3）银行业。支票和其他文档阅览器贷款评估器。
（4）国防领域。武器操纵控制、目标跟踪、物体识别、各种新的传感器。
（5）电子领域。编码序列预测、集成电路芯片的设计、过程控制芯片、故障分析、机器视觉声音合成、非线性建模。
（6）娱乐领域。动画、特效设计、市场预测。
阶跃响应是指将一个阶跃输入加到系统上时，系统的输出。稳态误差是指系统的响应进入稳态后，系统的期望输出与实际输出之差。控制系统的性能可以用稳、准、快三个字来描述。稳是指系统的稳定性，一个系统要能正常工作，首先必须是稳定的，从阶跃响应上看应该是收敛的；准是指控制系统的准确性、控制精度，通常用稳态误差来描述，它表示系统输出稳态值与期望值之差；快是指控制系统响应的快速性，通常用上升时间来定量描述。
在模拟控制系统中，控制器最常用的控制规律是PID控制。PID的控制规律为：
（2.1）
式中， —比例系数； —积分时间常数； —微分时间常数[4]。
比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。
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。
设计一个BP神经网络监督控制系统
题目：设计一个BP 神经网络监督控制系统，被控对象为：1000G ( s)s387.35s210470 s采样时间 1ms，输入信号为方波信号，幅值 0.5，频率 2hz。
设计一个 BP神经网络用于该控制系统，并采用遗传算法进行 BP 神经网络参数及权值的优化设计，并试进行 matlab 仿真。
1、设计结构方案控制器选取 PD 控制器， k p50,k d0.52、神经网络参数神经网络为2-4-1 结构，权值W1,W2的初始值取1, 1 之间的随机值，取学习参数0.3,0.05 。
(1)前向传播：计算网络输出隐层神经元的输入为所有输入的加权之和，即x j w ij x ii隐层神经元的输出x'j采用S 函数激发x j，得x 'j f ( x j )11e x j输出层神经元的输出为u (k )w jox 'njj控制律为u(k ) u p (k) u n (k)神经网络调整的性能指标为E(k )1(u n (k ) u( k)) 22u p ( k) u (k)近似取n，由此产生的不精确通过权值调节来补偿。
w j (k)w i ( k)(2) 反向传播：采用 学习算法，调整各层间的权值输出层及隐层的连接权值 w j 2 学习算法为wj 0E u p (k ) u nu p (k) x 'jwj 0wj 0隐层及输入层连接权值 w ij 学习算法为w ijE u p ( k)u nw ijw ij式中，u n w j 0 x 'j (1 x 'j ) x iw ijk 1 时刻网络的权值为w j 0 (k 1) w j 0 ( k)w j 0(w j 0 (k) w j 0 (k 1))w ij (k1) w ij (k ) wij(w ij (k ) w ij (k 1))3、离散化对象y(k )den(2) y(k 1) den(3) y(k 2) den(4) y(k 3)num (2)u(k1) num(3)u(k2) num(4) u(k 3)4、Matlab 仿真BP 神经网络监督控制程序见附录程序BP.m，参数M 1 时采用随机权值，仿真结果如下图优化前的BP 神经网络监督系统5、遗传算法进行BP神经网络参数及权值的优化设计遗传算法程序见附录GA1.m，取优化代数G 100，每一步的误差及目标函数由GA2.m 求得。
神经网络控制系统的设计与实现
神经网络控制系统的设计与实现随着机器学习和人工智能技术的快速发展，神经网络控制系统越来越受到关注。
神经网络控制系统是一种通过人工神经网络来解决复杂控制问题的方法。
本文将介绍神经网络控制系统的设计和实现。
一、神经网络控制系统的基本原理神经网络控制系统主要由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接受传感器采集的数据，并把数据传递到隐藏层。
隐藏层通过对输入层数据的处理，提取出数据的重要特征，并将处理结果传递到输出层。
输出层输出神经网络对控制系统的控制指令，并送往执行器。
在整个过程中，神经网络通过不断的学习和调整权重，提高模型的准确性和性能。
二、神经网络控制系统的设计1.数据采集和处理神经网络控制系统的设计首先要考虑的是数据采集和处理。
在控制系统中，传感器采集的数据是神经网络学习和决策的重要数据源。
为了保证数据准确性和稳定性，我们需要使用高质量的传感器，并对采集的数据进行处理和滤波，以去除控制不必要的干扰和噪声。
2.神经网络模型选择和训练神经网络模型的选择和训练是神经网络控制系统设计的重要部分。
在选择神经网络模型时，我们需要根据控制系统的特点和控制要求，选择合适的神经网络模型。
常用的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络等。
在训练神经网络模型时，我们需要使用大量的训练数据，并采用合适的学习算法对神经网络模型进行训练和调整。
3.控制器设计和实现神经网络的输出结果是控制器的输入，而控制器的输出是控制指令。
因此，控制器的设计和实现是神经网络控制系统设计的关键。
在控制器设计时，我们需要考虑控制系统的特性和控制要求，选择合适的控制算法，并采用合适的编程语言和平台实现控制器。
三、神经网络控制系统的应用神经网络控制系统在各种控制领域都有广泛应用。
例如，在制造业中，神经网络控制系统可以用于生产线的自动化控制和质量控制；在交通运输领域，神经网络控制系统可以用于智能交通管理和车辆导航；在环境保护领域，神经网络控制系统可以用于污染源的监测和管理。
基于BP神经网络的无刷直流电机控制系统
Zhuangbei Yingyong yu Yanjiu !装备应用与研究基于BP 神经网络的无刷直流电机控制系统张闯王勋黄亮程(贵州电网有限责任公司贵阳供电局，贵州贵阳550008)摘要:针对传统无刷直流电机PID 控制系统存在的非线性和强耦合问题，将神经网络与传统PID 控制器相结合，并建立3层神经网 络，通过梯度下降法对各个参数进行修正，弥补了传统PID 控制方法依赖人工经验确定参数的缺陷，实现了 PID 各个参数的在线自动调 整验结 ，神网络的PID 控制器具有度 度高和鲁棒性强等优点。
关键词:无刷直流电机;PID 控制；神经网络0引言无刷直流电机以在 ，通过电力电 器 实现， 了通直流电机通过机器实现换向存在的 缺点，[1]o传统PID 控制方法线性系统，且控制度高，无刷直流电机(BLDCM ) 电 方!!"，有强耦合、等优点的非线性系统。
传统PID 控制方法高精度、高性的控制 ，控制冈 控制法成的流 ，在传统PID 控制方法的 ，引控制方法对提高系统整性 有 对的 控制器进行了 实验，以 的控制器的有性1无刷直流电机基本工作原理无刷直流电机 电机电以 动控制器 电机行过程 控制电机度，在无刷直流电机度控制中，电机通过传器 对进行 ， 的 ， 的， 动控制器控制电 电 电 器 的 ，以的 的， 电机 定 行三相 连接，其电压平衡方程为：!a R 00 一#a'L LmL mdd &"a'a=0R 0+%m L Lm+!c00R 一"cLmL mL"c(C式中：！0、如、!电机 相电压；e *、％、(电机 电动势；电机 相电流分别电机 的自感和定子每相之间产生的互感;"电机 电阻。
电机的电磁转矩为:*1=丄((a $a (b $b (c $)⑶电机 动方程：*1#*2=+4!dt⑷为电磁 矩(Nm )；*2为负载转矩(Nm )；J 为转子惯性矩(Nm )；!为机 角速度(rad /s )。
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。
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题目：设计一个BP 神经网络监督控制系统，被控对象为：
1000
G ( s)
s387.35s210470 s
采样时间 1ms，输入信号为方波信号，幅值 0.5，频率 2hz。
设计一个 BP神经网络用于该控制系统，并采用遗传算法进行 BP 神经网络参数及权值的优化设计，并试进行 matlab 仿真。
1、设计结构方案
控制器选取 PD 控制器， k p50,k d0.5
2、神经网络参数
神经网络为2-4-1 结构，权值W1,W2的初始值取1, 1 之间的随机值，取学习参数0.3,0.05 。
(1)前向传播：计算网络输出
隐层神经元的输入为所有输入的加权之和，即
x j w ij x i
i
隐层神经元的输出x'j采用S 函数激发x j，得
x 'j f ( x j )
1
1
e x j
输出层神经元的输出为
u (k )
w jo
x '
n
j
j
控制律为
u(k ) u p (k) u n (k)
神经网络调整的性能指标为
E(k )
1
(u n (k ) u( k)) 2
2
u p ( k) u (k)
近似取
n
，由此产生的不精确通过权值调节来补偿。
w j (k)
w i ( k)
(2) 反向传播：采用 学习算法，调整各层间的权值输出层及隐层的连接权值 w j 2 学习算法为
w
j 0
E u p (k ) u n
u p (k) x 'j
w
j 0
w
j 0
隐层及输入层连接权值 w ij 学习算法为
w ij
E u p ( k)
u n
w ij
w ij
式中，
u n w j 0 x 'j (1 x 'j ) x i
w ij
k 1 时刻网络的权值为
w j 0 (k 1) w j 0 ( k)
w j 0
(w j 0 (k) w j 0 (k 1))
w ij (k
1) w ij (k ) w
ij
(w ij (k ) w ij (k 1))
3、离散化对象
y(k )
den(2) y(k 1) den(3) y(k 2) den(4) y(k 3)
num (2)u(k
1) num(3)u(k
2) num(4) u(k 3)
4、Matlab 仿真
BP 神经网络监督控制程序见附录程序BP.m，参数M 1 时采用随机权值，仿真结果如下图
优化前的BP 神经网络监督系统
5、遗传算法进行BP神经网络参数及权值的优化设计
遗传算法程序见附录GA1.m，取优化代数G 100，每一步的误差及目标函数由GA2.m 求得。
采用二进制编码方式，用长度为10 位的二进制编码串来分别表示向量权值中每个值。
遗传算法优化中，取样本个数为Size 30 ，交叉概率为P c0.60 ，采用自适应变异概率，即适应度越小，变异概率越大，取变异概率
P m0.0011S:i 1z :e0 .。
S0取i0z用1e于/优化的网络结构
16 1 ，网络权值
为
w j 0 , w ij取值范围为1, 1，共12 个参数需要优化。
BP 神经网络遗传算法优化程序包括 3 部分，即遗传算法优化程序GA1.m，BP网络监督控制子程序GA2.m，BP网络监督控制测试程序BP.m（当参数M2时采用优化后的参数）。
代价函数 J 的优化过程
优化后的BP 神经网络监督系统。