• PUDN用户
    了解作者
  • matlab
    开发工具
  • 1KB
    文件大小
  • rar
    文件格式
  • 0
    收藏次数
  • 1 积分
    下载积分
  • 14
    下载次数
  • 2010-01-06 16:02
    上传日期
基于二次型的神经pid控制,无需matlab神经网络工具箱
NNpid.rar
  • NNpid.txt
    1.8KB
内容介绍
基于二次型性能指标的单神经元pid控制程序 %Single Neural Net PID Controller based on Second Type Learning Algorithm clear all; close all; xc=[0,0,0]'; K=0.02;P=2;Q=1;d=6; xiteP=120; xiteI=4; xiteD=159; %Initilizing kp,ki and kd wkp_1=rand; wki_1=rand; wkd_1=rand; wkp_1=0.34; wki_1=0.32; wkd_1=0.33; error_1=0;error_2=0; y_1=0;y_2=0; u_1=0.1726;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;u_6=0;u_7=0; ts=0.001; for k=1:1:250 time(k)=k*ts; rin(k)=1.0; %Tracing Step Signal ym(k)=0; if k==100 ym(k)=0.10; %Disturbance end yout(k)=0.368*y_1+0.26*y_2+u_6+0.632*u_7+ym(k); error(k)=rin(k)-yout(k); wx=[wkp_1,wkd_1,wki_1]; wx=wx*xc; b0=yout(1); % b0=0.05; K=0.0175; wkp(k)=wkp_1+xiteP*K*[P*b0*error(k)*xc(1)-Q*K*wx*xc(1)]; wki(k)=wki_1+xiteI*K*[P*b0*error(k)*xc(2)-Q*K*wx*xc(2)]; wkd(k)=wkd_1+xiteD*K*[P*b0*error(k)*xc(3)-Q*K*wx*xc(3)]; xc(1)=error(k)-error_1; %P xc(2)=error(k); %I xc(3)=error(k)-2*error_1+error_2; %D wadd(k)=abs(wkp(k))+abs(wki(k))+abs(wkd(k)); w11(k)=wkp(k)/wadd(k); w22(k)=wki(k)/wadd(k); w33(k)=wkd(k)/wadd(k); w=[w11(k),w22(k),w33(k)]; u(k)=u_1+K*w*xc; % Control law if u(k)>10 u(k)=10; end if u(k)<-10 u(k)=-10; end error_2=error_1; error_1=error(k); u_7=u_6;u_6=u_5;u_5=u_4;u_4=u_3; u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k); wkp_1=wkp(k); wkd_1=wkd(k); wki_1=wki(k); y_2=y_1;y_1=yout(k); end figure(1); plot(time,rin,'r',time,yout,'b'); xlabel('time(s)');ylabel('rin,yout'); figure(2); plot(time,u,'r'); xlabel('time(s)');ylabel('u'); figure(3); subplot(311); plot(time,wkp,'r'); xlabel('time(s)');ylabel('wkp'); subplot(312); plot(time,wki,'r'); xlabel('time(s)');ylabel('wki'); subplot(313); plot(time,wkd,'r'); xlabel('time(s)');ylabel('wkd');
评论
    相关推荐
    • Simulink_BP神经网络PID控制
      使用MATLAB软件中的simulink模块,进行BP神经网络PID控制仿真
    • MATLAB神经网络43个案例分析
      MATLAB神经网络43个案例分析
    • MATLAB 神经网络43个案例分析
      MATLAB 神经网络43个案例分析MATLAB 神经网络43个案例分析MATLAB 神经网络43个案例分析MATLAB 神经网络43个案例分析
    • MATLAB 神经网络43个案例分析
      内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等...此外,本书还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性,如神经网络并行计算、定制神经网络神经网络高效编程等。
    • matlab神经网络30个案例分析.zip
      matlab神经网络30个案例分析
    • MATLAB神经网络30个案例分析
      关于神经网络的30个案例,其中包括概率神经网络分类预测、离散Hopfield神经网络的分类、PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制等
    • MATLAB神经网络30个案例分析
      , 该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序),包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31...
    • BP神经网络整定的PID算法_matlab源程序
      BP神经网络整定的PID算法,根据BP神经网络的算法对系统进行智能控制 BP神经网络整定的PID算法,根据BP神经网络的算法对系统进行智能控制
    • RBF神经网络PID控制
      通过MATLAB的M文件来实现基于RBF神经网络PID控制,包括作图
    • 神经网络PID控制器设计
      (1)PID控制算法简介;(2)基于单神经元网络PID控制器;(3)基于BP神经网络PID控制器;(4) 基于RBF神经网络系统辨识的PID控制器 资源内容包括:PPT文档和MATLAB仿真程序