基于BP神经网络的PID控制器的Matlab仿真

其中的程序已经验证，希望对大家有帮助~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

clear all;
clear all;

xite=0.25;
alfa=0.05;

S=2; % Signal type

IN=4;H=5;Out=3; %NN stucture
if S==1 %Step Signal
wi=[-0.6394 -0.2696 -0.3756 -0.7023;
    -0.8603 -0.2013 -0.5024 -0.2596;
    -1.0749  0.5543 -1.6820 -0.5437;
   -0.3625  0.0724 -0.6463 -0.2859;
     0.1425  0.0279 -0.5406 -0.7660];
%wi=0.50*rands（HIN）;
wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;
wo=[0.7576 0.2616 0.5820 -0.1416 -0.1325;
   -0.1146 0.2949 0.8352 0.2205  0.4508;
    0.7202 0.4566 0.7672 0.4962  0.36321];
%wo=0.50*rands（OutH）;
wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;
end

if S==2 %Step Signal
wi=[-0.2846  0.2193 -0.5097 -1.0668;
    -0.7484 -0.1210 -0.4708  0.0988;
    -0.7176  0.8297 -1.6000  0.2049;
    -0.0858  0.1925 -0.6346  0.0347;
     0.4358  0.2369  0.4564 -0.1324];
%wi=0.50*rands（HIN）;
wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;
wo=[1.0438 0.5478 0.8682 0.1446 0.1537;
    0.1716 0.5811 1.1214 0.5067 0.7370;
    1.0063 0.7428 1.0534 0.7824 0.6494];
%wo=0.50*rands（OutH）;
wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;
end

x=[000];
u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;
y_1=0;y_2=0;y_3=0;

oh=zeros（H1）; %Output from NN middle layer
l=oh; %input to NN middle layer
error_2=0;
error_1=0;

ts=0.001;
for k=1:1:6000
time（k）=k*ts;
%end

if S==1 
rin（k）=1.0;
elseif S==2
rin（k）=sin（1*2*pi*k*ts）;    %参数是否正确？？？？
end

%Unlinear model
a（k）=1.2*（1-0.8*exp（-0.1*k））;
yout（k）=a（k）*y_1/（1+y_1^2）+u_1;    %其中y_1和u_1是0啊，，，这有什么意义

error（k）=rin（k）-yout（k）;

xi=[rin（k）yout（k）error（k）1];

x（1）=error（k）-error_1;
x（2）=error（k）;
x（3）=error（k）-2*error_1+error_2;    %error_1-2都是0

epid=[x（1）;x（2）;x（3）];
I=xi*wi‘;
for j=1:1:H
oh（j）=（exp（I（j））-exp（-I（j）））/（exp（I（j））+exp（-I（j）））;  %Middle layer 把I变成了l
end

K=wo*oh;   %Output layer
for l=1:1:Out
K（l）=exp（K（l））/（exp（K（l））+exp（-K（l）））;   %getting kpkikd 
end

kp（k）=K（1）;ki（k）=K（2）;kd（k）=K（3）;
Kpid=[kp（k）ki（k）kd（k）];

du（k）=Kpid*epid;
u（k）=u_1+du（k）;                       %u（k）是阶跃信号
if u（k）>=10  %Restricting the output of controller
u（k）=10;
end

if u（k）<=-10
u（k）=-10;
end
dyu（k）=sign（（yout（k）-y_1）/（u（k）-u_1+0.0000001））;

%Output layer
for j=1:1:Out
dK（j）=2/（exp（K（j））+exp（-K（j）））^2
end

for l=1:1:Out
delta3（l）=error（k）*dyu（k）*epid（l）*dK（l）;
end

for l=1:1:Out
for i=1:1:H
d_wo=xite*delta3（l）*oh（i）+alfa*（wo_1-wo_2）;
end
end

wo=wo_1+d_wo+alfa*（wo_1-wo_2）;
%Hidden layer
for i=1:1:H
dO（i）=4/（exp（I（i））+exp（I（i）））^2;
end

segma=delta3*wo;
for i=1:1:H
delta2（i）=dO（i）*segma（i）;
end

d_wi=xite*delta2‘*xi;
wi=wi_1+d_wi+alfa*（wi_1-wi_2）;
%Parameters Update
u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u（k）;
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）;
end
figure（1）;
plot（timerin‘r‘timeyout‘b‘）;
xlabel（‘time（s）‘）;ylabel（‘rinyout‘）;
figure（2）;
plot（timeerror‘r‘）;
xlabel（‘time（s）‘）;ylabel（‘error‘）;
figure（3）;
plot（timeu‘r‘）;
xlabel（‘time（s）‘）;ylabel（‘u‘）;
figure（4）;
subplot（311）;
plot（timekp‘r‘）;
xlabe

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     目录          0  2010-05-28 15:55  BPPid

     文件       3198  2010-05-27 15:02  BPPid\pid.asv

     文件       3199  2010-05-27 15:11  BPPid\pid.m

     文件      49771  2010-05-27 15:14  BPPid\figure1.jpg

     文件      59141  2010-05-27 15:08  BPPid\figure2.jpg

     文件      48504  2010-05-27 15:08  BPPid\figure3.jpg

     文件      56762  2010-05-27 15:08  BPPid\figure4.jpg

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               220575                    7