《单神经元自适应PID控制Hebb学习规则matlab仿真增量式PID控制规.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《单神经元自适应PID控制Hebb学习规则matlab仿真增量式PID控制规.pdf（4页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、0 实验一、单神经元自适应PID 控制一、实验目的1、熟悉单神经元PID 控制器的原理。2、通过实验进一步掌握有监督的Hebb 学习规则及其算法仿真。二、实验内容利用单神经元实现自适应PID 控制器，对如下二阶对象进行控制，在MATLAB 环境中进行仿真。被控对象为：y(k)=0.368y(k-1)+0.26y(k-2)+0.1u(k-1)+0.632u(k-2)三、实验原理线性神经网络是最简单的一种神经元结构，它不同于感知器，其函数是一线性函数，因此神经元的输出可以是任意值。我们可以用它实现增量PID 控制器的功能，误差为神经元的输入，权系数为PID 控制系数，由于神经网络可以用在线学习对权
2、系数进行实时修改，所以使得PID 控制具有了自适应功能。PID 控制器的增量公式为一个输入的线性神经元的计算公式为k 为神经元的比例系数，wi 为神经元权系数，xi为神经元输入，u 为神经元的输出。神经元的学习方法可以采用Hebb 学习规则。有监督的Hebb 学习算法规范法处理后为3131111222333()()()()(1)()()(1)()()()()(1)()()()()(1)()()()()iiiiiiiipdkkku ku kkk xkkku k e k xkkku k e k xkkku k e k xk四、实验步骤1、编写程序实现单神经元的自适应PID 控制器，输入信号为单位阶
3、跃信号。单神经元控制的各参考参数为0.12,0.40,0.35,0.40pidk2、修改输入信号为()0.5(sin 4)r tsignt，进行上述试验。3、改变被控制对象为如下几种情况，进行上述试验。模型 1：y(k)=0.368y(k-1)+0.264y(k-2)+u(k-1)+0.632u(k-2)2()(211kkkdkkPKikeeekeekeku)(332211xwxwxwku1 模型 2：y(k)=0.368y(k-1)+0.264y(k-2)+gu(k-1)+0.632u(k-2)g=1+0.1*sin(0.01k)五、问题讨论神经网络学习算法的收敛速度与自适应控制效果的关系，
4、收敛过程与学习规则中学习系数选取的关系。六、实验程序：编写程序实现单神经元的自适应PID 控制器，输入信号为单位阶跃信号。1.%Single Neural Adaptive PID Controller 2.clear all;3.close all;4.%初始化5.x=0,0,0;6.%初始化学习率7.xiteP=0.40;8.xiteI=0.35;9.xiteD=0.40;10.%初始化 pid 权值11.wkp_1=0.10;12.wki_1=0.10;13.wkd_1=0.10;14.error_1=0;15.error_2=0;16.y_1=0;y_2=0;y_3=0;17.u_1=
5、0;u_2=0;u_3=0;18.ts=0.001;%采样时间19.for k=1:1:1000%采样次数20.time(k)=k*ts;21.rin(k)=0.5*sign(sin(2*2*pi*k*ts);22.%rin(k)=1;%阶跃信号23.%被控对象24.yout(k)=0.368*y_1+0.264*y_2+u_1+0.632*u_2;25.g=1+0.1*sin(0.01*k);26.yout(k)=0.368*y_1+0.264*y_2+g*u_1+0.632*u_2;27.error(k)=rin(k)-yout(k);28.%对学习算法进行规范化处理29.wkp(k)=w
6、kp_1+xiteP*error(k)*u_1*x(1);%P 30.wki(k)=wki_1+xiteI*error(k)*u_1*x(2);%I 31.wkd(k)=wkd_1+xiteD*error(k)*u_1*x(3);%D 32.K=0.12;%比例系数33.x(1)=error(k)-error_1;%P 34.x(2)=error(k);%I 35.x(3)=error(k)-2*error_1+error_2;%D 36.wadd(k)=abs(wkp(k)+abs(wki(k)+abs(wkd(k);37.w11(k)=wkp(k)/wadd(k);38.w22(k)=wk
7、i(k)/wadd(k);39.w33(k)=wkd(k)/wadd(k);40.w=w11(k),w22(k),w33(k);41.u(k)=u_1+K*w*x;%Control law 42.%更新数据43.error_2=error_1;44.error_1=error(k);45.u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);46.y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);47.wkp_1=wkp(k);48.wkd_1=wkd(k);49.wki_1=wki(k);50.end 51.%输出结果52.figure(1);53.plot(time,rin,b,time
8、,yout,r);54.xlabel(time(s);ylabel(rin,yout);55.figure(2);56.plot(time,error,g);57.xlabel(time(s);ylabel(error);58.figure(3);59.plot(time,u,r);60.xlabel(time(s);ylabel(u);文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS
9、2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY
10、2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8
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14、L8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编
15、码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9单神经元控制的各参考参数为0.12,0.40,0.35,0.40pidk七、实验结果：模型 1：y(k)=0.368y(k-1)+0.264y(k-2)+u(k-1)+0.632u(k-2)1、输入阶跃信号（1）输入输出曲线（2）错误率：（3）神经元输出;2、修改输入信号为()0.5(sin 4)r tsignt，进行上述试验。（1）输入信号（2）错误率（3）神经元输出模型 2：y(k)=0.368y(k-1)+0.264y(k-2)+0.1u(k-1)+0.632u(k-2)1、输入信号为阶跃信号：（1）输入信号(2
16、)错误率（3）神经元输出2、修改输入信号为()0.5(sin 4)r tsignt，进行上述试验(1)输出曲线（2）错误率（3）神经元输出模型 3：y(k)=0.368y(k-1)+0.264y(k-2)+gu(k-1)+0.632u(k-2)文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T
17、7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8
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23、sin(0.01k)1、输入阶跃信号（1）输入输出曲线（2）错误率（3）神经元输出2、修改输入信号为()0.5(sin 4)r tsignt，进行上述试验（1）输入（2）错误率（3）神经元输出文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H9文档编码:CS2W5V10T7R4 HY2B1T6Q8F6 ZL8G4P4Q1H
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