控制系統(tǒng)仿真課程設計-單神經(jīng)元pid控制系統(tǒng)仿真(存儲版)
【正文】 （ ） 3 3 3( 1 ) ( ) ( ) ( )Dw k w k e k x k?? ? ? （ ） 式中， ,I p D?? ? 為積分、比例、微分的學習速率； 1()xk= ()ek （ ） 2()xk= ()ek? （ ） 3()xk= 2 ()ek? = ( ) 2 ( 1) ( 2 )e k e k e k? ? ? ? （ ） 這里對積分 (I)、比例 (P)、微分 (D)分別采用不同的學習速率 ,I p D?? ? ，以便對它們各自的權(quán)系數(shù)能根據(jù)需要分別進行調(diào)整。 K 值的變化，相當于 ,PID 三項同時變化，應在第一步先調(diào)整 K ，然后根據(jù)“②～⑤”項調(diào)整規(guī)則調(diào)整 ,I p D?? ? 。 使用模板編寫 SFunction，用戶只需把 s函數(shù)名換成期望的函數(shù) 名稱，如果需要額外的輸入?yún)⒘?，還需在輸入?yún)?shù)列表的后面增加這些參數(shù)，因為前面的 4 個參數(shù)是Simulink 調(diào)用 SFunction 時自動傳入的。 mdlGetTimeOfNextVarHit(flag=4)：計算下一個采樣點的絕對時間，這個方法僅僅是在用戶在 mdlInitializeSizes 里說明了一個可變的離散采樣時間。 0 表示沒有直接饋入，此時用戶在編寫 mdlOutputs 子函數(shù)時就要確保子函數(shù)的代碼里不出現(xiàn)輸入變量 u； 1 表示有直接饋入。 flag：是一個控制在每一個仿真階段調(diào)用哪一個子函數(shù)的參數(shù)，由 Simulink 在調(diào)用時自動取值。 仿真結(jié)果說明．單神經(jīng)元自適應 PID 控制本質(zhì)上是非線性控制．具有良好的自適應能力，能有效地減小超調(diào)，縮短調(diào)節(jié)時間。 switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes。 function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes sizes=simsizes。x0=[*rand(3,1)]。x/sum(abs(x))]。=1。,num2str(flag)])。 參考文獻 [1]李國勇，控制系統(tǒng)數(shù)字仿真與 CAD[M]，北京：電子工業(yè)出版社， 2020， 9月 [2]薛定宇，控制系統(tǒng)仿真與計算機輔助設計 [M]，北京：機械工業(yè)出版社， 2020， 1月 [3]徐麗娜，神經(jīng)網(wǎng)絡控制 [M]，哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學出版社， 1998， 11 [4]劉金琨，先進 PID 控制及其 MATLAB 仿真 [M]，北京：電子工業(yè)出版社， 2020， 8 [5]張靜，馬俊麗，岳境，等． MATLAB在控制系統(tǒng)中的應用 [M]．北京：電子工業(yè)出版社， 2020 [6] 焦李成 . 神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)理論 [M ]. 西安 : 西安電子科技大學出版社 , 1995. [7]陶永華，尹怡欣，葛蘆生．新型 PID控制及其應用 [M]．北京：機械工業(yè)出版社 1998． 9． [8]徐英 , 徐用懋 , 楊爾輔 . 時變大滯后系統(tǒng)的單神經(jīng)元預測控制 [ J] . 清華大學學報 ( 自然科學版 ) ,2020,4 [9]舒懷林 . PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡對強耦合帶時延多變量系統(tǒng)的解耦控制 [ J] . 控制理論與應用 , 1998, 15 16) : 920?924. [10]舒懷林 . 基于神經(jīng) PID 網(wǎng)絡的串級調(diào)節(jié)系統(tǒng)研究 [J] . 自動化與儀器儀表 , 1997, ( 5) : 45?49. [11]王正林，王勝開，陳國順，等． MATLAB／ Simulink與控制系統(tǒng)仿真 (第 2版 )[M]．北京：電子工業(yè)出版社， 2020． 附錄 function [sys,x0,str,ts]=lcczy(t,x,u,flag,deltak) deltak=[?；诟倪M的 Hebb 學習規(guī)則編制神經(jīng)元 PID 控制器的 S函數(shù)后建立的仿真模型 .神經(jīng)元 PID 控制模塊機構(gòu)圖如圖 所示。它具有很靈活的運用 。 Sizes 數(shù)組是 SFunction 函數(shù)信息的載體，它內(nèi)部的字段意義為： NumContStates(sys(1))：連續(xù)狀態(tài)的個數(shù)（狀態(tài)向量連續(xù)部分的寬度） NumDiscStates(sys(2))：離散狀態(tài)的個數(shù)（狀態(tài)向量離散部分的寬度） NumOutputs(sys(3))： 輸出變量的個數(shù)（輸出向量的寬度） NumInputs(sys(4))：輸入變 量的個數(shù)（輸入向量的寬度） DirFeedthrough(sys(5))：有無直接饋入。 mdlUpdate(flag=2)：更新離散狀態(tài)、采樣時間和主時間步
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