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PID神经元网络解耦控制

2013-01-08 24页 ppt 1MB 14阅读

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PID神经元网络解耦控制nullnull*PID神经元网络解耦控制算法 多变量系统控制 null单控制量神经元网络结构目 录多控制量神经元网络结构控制律计算权值修正控制对象MATLAB编程实现多种途径改进控制器性能null* 结构上可分为输入层、隐含层和输出层 输入层有两个神经元,接受控制量的目标值和当前值 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 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null* n个控制量PID神经元网络包含n个并列的相同子网络 各子网络通过连接权值相互...
PID神经元网络解耦控制
nullnull*PID神经元网络解耦控制算法 多变量系统控制 null单控制量神经元网络结构目 录多控制量神经元网络结构控制律计算权值修正控制对象MATLAB编程实现多种途径改进控制器性能null* 结构上可分为输入层、隐含层和输出层 输入层有两个神经元,接受控制量的目标值和当前值 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 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null* n个控制量PID神经元网络包含n个并列的相同子网络 各子网络通过连接权值相互联系 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null* 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null*控制律计算 隐含层:包含3n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,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S为子网序号null* 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null* PID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隐含层到输出层权值修正输入层到隐含层权值修正null控制对象3输入3输出复杂耦合系统null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nullMATLAB编程实现 网络权值随机初始化 控制量初始值[0 0 0] 控制目标[0.7 0.4 0.6] 控制时间间隔0.001snull结果分析null结果分析null结果分析null增加动量项null增加动量项null增加动量项null增加PID调节参数null增加PID调节参数null增加PID调节参数null采用粒子群算法优化权值初值null采用粒子群算法优化权值初值null采用粒子群算法优化权值初值null采用粒子群算法优化权值初值
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