PID神经网络 神经网络控制课件(第三版)
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PID控制经典PPT
PID控制广泛应用于各种工业过程控制系统中，如温度、压力、流量等。
PID控制的基本概念
03
微分控制
通过微分项预测误差的变化趋势，提前调整输入信号，以减小超调和缩短调节时间。
01
比例控制
通过调整输入信号的比例系数，对误差进行直接控制，以快速减小误差。
02
积分控制
通过积分项对误差进行累积，并调整输入信号，以消除长期误差。
频率响应法
通过分析系统的频率特性，如幅频特性和相频特性，来评估PID控制器的性能，主要关注系统的稳定性和抗干扰能力。
误差积分法
通过对系统误差进行积分，得到一个反映系统误差累积的指标，以此评估PID控制器的性能，关注系统误差的控制能力。
阶跃响应法
通过调整比例系数，改变系统的放大倍数，影响系统的响应速度和稳态精度。适当增大比例系数可以提高系统的响应速度，但过大会导致系统不稳定；适当减小比例系数可以减小超调量，但过小会导致系统响应迟缓。
PID控制器在机器人控制系统中具有重要的作用，是实现机器人精确控制的关键之一。
04
PID控制的改进与发展
模糊PID控制
总结词：模糊PID控制是一种将模糊逻辑与PID控制相结合的方法，通过模糊化处理将不确定性和非线性因素引入PID控制器中，提高系统的鲁棒性和适应性。
神经网络PID控制
总结词：神经网络PID控制是一种基于神经网络的PID控制器，通过神经网络的自学习和自适应能力，实现对PID参数的在线调整和优化。
pid控制经典
CATALOGUE
目录
PID控制理论概述 PID控制器的设计 PID控制的应用 PID控制的改进与发展 PID控制性能的评估与优化
01
PID控制理论概述
PID控制的基本概念
03
微分控制
通过微分项预测误差的变化趋势，提前调整输入信号，以减小超调和缩短调节时间。
01
比例控制
通过调整输入信号的比例系数，对误差进行直接控制，以快速减小误差。
02
积分控制
通过积分项对误差进行累积，并调整输入信号，以消除长期误差。
频率响应法
通过分析系统的频率特性，如幅频特性和相频特性，来评估PID控制器的性能，主要关注系统的稳定性和抗干扰能力。
误差积分法
通过对系统误差进行积分，得到一个反映系统误差累积的指标，以此评估PID控制器的性能，关注系统误差的控制能力。
阶跃响应法
通过调整比例系数，改变系统的放大倍数，影响系统的响应速度和稳态精度。适当增大比例系数可以提高系统的响应速度，但过大会导致系统不稳定；适当减小比例系数可以减小超调量，但过小会导致系统响应迟缓。
PID控制器在机器人控制系统中具有重要的作用，是实现机器人精确控制的关键之一。
04
PID控制的改进与发展
模糊PID控制
总结词：模糊PID控制是一种将模糊逻辑与PID控制相结合的方法，通过模糊化处理将不确定性和非线性因素引入PID控制器中，提高系统的鲁棒性和适应性。
神经网络PID控制
总结词：神经网络PID控制是一种基于神经网络的PID控制器，通过神经网络的自学习和自适应能力，实现对PID参数的在线调整和优化。
pid控制经典
CATALOGUE
目录
PID控制理论概述 PID控制器的设计 PID控制的应用 PID控制的改进与发展 PID控制性能的评估与优化
01
PID控制理论概述
神经网络PID控制
一十
NNI
十
十
x₁(k)=e(k)x₂(k)=△e(k)=e(k)-e(k-1)x₃(k)=△²e(k)=e(k)-2e (k-1)+e(k-2)e(k)=r(k)-y(k)NNC 的输出为：△u(k)=k₁x₁(k)+k₂x₂(k)+k₃x₃(k)式中，}i=1,2,3 为权系数，△u(k) 为输入信号的加权和。由此可见，NNC 具有增量D 控制的结构
i=1,2,…,Q-1
BP网络的输入层节点的输为
网络的隐含层输入、输为
·神经网络PID控制 20
o(k)=1
(13)
(14)
式中o 为输出层权系数 阈值，
网络的输出层的输入输出为
·神经网络PID控制 21
图二 神经网络PID控制系统结构图
·神经网络PID控制 17
二、方案二
被控对象
u
个
经典PID控制算式为u(k)=u(k-1)+Kp[e(k)-e(k-1)]+K,e(k)+K,[e(k)-2e(k-1) + e(k-2)1
7.由(20)式，计算修正输出层敝系数。(k);8.由(21)式，计算修正隐含层敝系数。)(k);9.置k=k+1, 返回到“3”,直到性能指标J 满足要求。
·神经网络PID控制 26
系数a(k)是慢时变的，a(k)=1.2(1-0.8e -01k),神经网络结构为4—5—3,输入层的个神经元分别为模型翰入r(k)、 输 出(k)、误 差(k)和常量。学习速率=0.25,动量系数=0.05,加权系数初始值取随[=0.50.5]上的随机数。当输入信号为幅值是的正弦信号(t)sin(2πt)时，取采样时间为.001s,仿真结果如图所示。·神经网络PID控制 27
NNI
十
十
x₁(k)=e(k)x₂(k)=△e(k)=e(k)-e(k-1)x₃(k)=△²e(k)=e(k)-2e (k-1)+e(k-2)e(k)=r(k)-y(k)NNC 的输出为：△u(k)=k₁x₁(k)+k₂x₂(k)+k₃x₃(k)式中，}i=1,2,3 为权系数，△u(k) 为输入信号的加权和。由此可见，NNC 具有增量D 控制的结构
i=1,2,…,Q-1
BP网络的输入层节点的输为
网络的隐含层输入、输为
·神经网络PID控制 20
o(k)=1
(13)
(14)
式中o 为输出层权系数 阈值，
网络的输出层的输入输出为
·神经网络PID控制 21
图二 神经网络PID控制系统结构图
·神经网络PID控制 17
二、方案二
被控对象
u
个
经典PID控制算式为u(k)=u(k-1)+Kp[e(k)-e(k-1)]+K,e(k)+K,[e(k)-2e(k-1) + e(k-2)1
7.由(20)式，计算修正输出层敝系数。(k);8.由(21)式，计算修正隐含层敝系数。)(k);9.置k=k+1, 返回到“3”,直到性能指标J 满足要求。
·神经网络PID控制 26
系数a(k)是慢时变的，a(k)=1.2(1-0.8e -01k),神经网络结构为4—5—3,输入层的个神经元分别为模型翰入r(k)、 输 出(k)、误 差(k)和常量。学习速率=0.25,动量系数=0.05,加权系数初始值取随[=0.50.5]上的随机数。当输入信号为幅值是的正弦信号(t)sin(2πt)时，取采样时间为.001s,仿真结果如图所示。·神经网络PID控制 27
BP网络GUI设计 神经网络控制课件(第三版)
1. 构建BP网络 2. 3. 单击
Network/Data Manager界面
7
BP网络GUI设计
1. 构建BP网络 2. （1）设置 3. 输入样
本集
Create New Data 窗口
8
BP网络GUI设计
1. 构建BP网络 2. （1）设置 3. 输入样
本集 4. u=[-1 -1 2 2; 5. 0 5 0 5]
2. BP网络 训练
设置 完成
Network：per界面
单击
27
2. BP网络 训练
过程
BP网络GUI设计
28
3. 生成 BP网络
观测 权系值
B感P知网器络GUI设计
29
3. 生成 BP网络
观测 权系值
B感P知网器络GUI设计
30
4. 观测 BP网络 输出
BP网络GUI设计
设置 单击
31
4. 观测 BP网络 输出
19
B感P知网器络GUI设计
1. 构建BP网络
2. （3）生成
3.
BP网
络
4. 设置完成
5.
单击
返回 Create New Data 窗口
20
BP网络GUI设计
返回
Network/Data Manager界面
21
B感P知网器络GUI设计
单击
返回
Network/Data Manager界面
22
BP网络GUI设计
Cr
1. 构建BP网络 2. （1）设置
了 3. 输入样
本集
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10
BP网络GUI设计
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BP网络GUI设计
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本集
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BP网络GUI设计
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本集 4. u=[-1 -1 2 2; 5. 0 5 0 5]
2. BP网络 训练
设置 完成
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27
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过程
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观测 权系值
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29
3. 生成 BP网络
观测 权系值
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4. 观测 BP网络 输出
19
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22
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Cr
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BP网络GUI设计
1. 构建BP网络
智能控制(第三版)chap9-神经网络控制
1
第9章 神经网络控制
9.1 概述
神经网络是一种具有高度非线性的连续时间动力 系统，它有着很强的自学习功能和对非线性系统的强 大映射能力，已广泛应用于复杂对象的控制中。
神经网络的硬件实现愈趋方便。大规模集成电路 技术的发展为神经网络的硬件实现提供了技术手段。
2
神经网络控制所取得的进展为： (1) 基于神经网络的系统辨识：可在已知常规模型结构 的情况下，估计模型的参数；或利用神经网络的非线 性特性，建立非线性系统的静态、动态、逆动态及预 测模型；
图9-2(a) 神经网络直接逆控制 14
（2）神经网络间接自校正控制：使用常规控制器， 神经网络估计器需要较高的建模精度。假设控制对象： y(t) = f(yt) + g(yt)u(t)，其结构如图9-3所示。
图9-3 神经网络间接自校正控制
15
假设被控对象为如下单变量仿射非线性系统：
y(t)fytgytu(t)
第9章 神经网络控制
9.1 概述 9.2 神经网络控制结构 9.3 单神经元网络控制 9.4 RBF网络监督控制 9.5 RBF网络自校正控制 9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制 9.7 一种简单的RBF网络自适应控制
9.8 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制 9.9 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 9.10 神经网络数字控制
11
9.2.3 神经网络自适应控制
①与传统自适应控制相同，神经网络自适应控制也分 为神经网络自校正控制和神经网络模型参考自适应 控制两种。
②自校正控制根据系统正向或逆向模型的结果来调节 控制器内部参数，使系统满足给定的指标。
③而在模型参考自适应控制中，闭环控制系统的期望 性能由一个稳定的参考模型来描述。
第9章 神经网络控制
9.1 概述
神经网络是一种具有高度非线性的连续时间动力 系统，它有着很强的自学习功能和对非线性系统的强 大映射能力，已广泛应用于复杂对象的控制中。
神经网络的硬件实现愈趋方便。大规模集成电路 技术的发展为神经网络的硬件实现提供了技术手段。
2
神经网络控制所取得的进展为： (1) 基于神经网络的系统辨识：可在已知常规模型结构 的情况下，估计模型的参数；或利用神经网络的非线 性特性，建立非线性系统的静态、动态、逆动态及预 测模型；
图9-2(a) 神经网络直接逆控制 14
（2）神经网络间接自校正控制：使用常规控制器， 神经网络估计器需要较高的建模精度。假设控制对象： y(t) = f(yt) + g(yt)u(t)，其结构如图9-3所示。
图9-3 神经网络间接自校正控制
15
假设被控对象为如下单变量仿射非线性系统：
y(t)fytgytu(t)
第9章 神经网络控制
9.1 概述 9.2 神经网络控制结构 9.3 单神经元网络控制 9.4 RBF网络监督控制 9.5 RBF网络自校正控制 9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制 9.7 一种简单的RBF网络自适应控制
9.8 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制 9.9 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 9.10 神经网络数字控制
11
9.2.3 神经网络自适应控制
①与传统自适应控制相同，神经网络自适应控制也分 为神经网络自校正控制和神经网络模型参考自适应 控制两种。
②自校正控制根据系统正向或逆向模型的结果来调节 控制器内部参数，使系统满足给定的指标。
③而在模型参考自适应控制中，闭环控制系统的期望 性能由一个稳定的参考模型来描述。
3.9 神经网络PID控制
2.8.1 基于BP神经网络控制参数自学习PID控制
BP神经网络具有逼近任意非线性函数的能力，而且 结构和学习算法简单明确。通过神经网络自身的学习， 可以找到某一最优控制律下的P，I，D参数。基于BP神经 网络的PD控制系统结构如图所示，控制器由两个部分组 成：①经典的PID控制器：直接对被控对象进行闭环控制， 并且KP,KI,KD三个参数为在线整定；②神经网络NN：根据 系统的运行状态，调节PID控制器的参数，以期达到某种 性能指标的最优化。即使输出层神经元的输出状态对应 于PID控制器的三个可调参数KP,KI,KD，通过神经网络的 自学习、调整权系数，从而使其稳定状态对应于某种最 优控制律下的PID控制器参数。
2.8.2 改进型BP神经网络控制参数自学习PID控制 将神经网络用于控制器的设计或直接学 习计算控制器的输出（控制量），一般都 要用到系统的预测输出值或其变化量来计 算权系数的修正量。但实际上，系统的预 测输出值是不易直接测得的，通常的做法 是建立被控对象的预测数学模型，用该模 型所计算的预测输出来取代预测处的实测 值，以提高控制效果。
2.8神经网络控制器设计
基于单个神经元的 PID 控制器设计控制器
2.8 神经网络PID控制
尽管神经网络控制技术有许多潜在的优势，但单纯 使用神经网络的控制方法的研究仍有待进一步发展。通 常将人工神经网络技术与传统的控制理论或智能技术综 合使用。神经网络在控制中的作用有以下几种： 1．在传统的控制系统中用以动态系统建模，充当对象模 型； 2．在反馈控制系统中直接充当控制器的作用； 3．在传统控制系统中起优化计算作用； 4．与其他智能控制方法如模糊逻辑、遗传算法、专家控 制等相融合。
基于BP神经网络的PID控制算法可归纳如下：
1). 事先选定BP神经网络NN的结构，即选定输入层节点数M和隐含 层节点数Q，并给出权系数的初值w(2)ij(0), w(3)li(0)，选定学习速率 η 和平滑因子α ，k=1； 2). 采样得到r(k)和y(k)，计算e(k)=z(k)=r(k)-y(k)； 3). 对r(i),y(i),u(i-1),e(i)进行归一化处理，作为NN的输入； 4). 前向计算NN的各层神经元的输入和输出，NN输出层的输出即 为PID控制器的三个可调参数KP(k),KI(k),KD(k)； 5). 计算PID控制器的控制输出u(k)，参与控制和计算； 6). 计算修正输出层的权系数w(3)li(k)； 7). 计算修正隐含层的权系数w(2)ij(k)； 8). 置k=k+1，返回到“2）”。
PID神经网络控制-医学课件
r
Ｐ
v
（2） 经 k 步训练后，输入层至隐层 权值调整算法：
u
I
P
y
1 w ij
(k
1) 1w ij
(k )
1
E 1w ij
R
Ｄ
x'
x q NNC
1w ij ( k ) 1 i (k )r j ( k )
i ( k ) ' ( k )( 2 w i ) sgn
rn
2w P
u1
un
v1
y1
vn
yn
x'
R
xq
NNC
图 4-7-2 PID 神经网络多变量控制结构 6
q s2(k 1 ) x s2(k ), 1 q s2(k ) 1
q s2(k ) 1 ,
q s2 1
1 ,
q s2 1
x s3(k ) x s3(k 1 ), 1 q s3(k ) 1
控制器输出计算，见节 2-8，不同点：
（1）网络输入层输入输出相等
1W 2W
R(k ) [r1 (k ), r2 (k )] [r(k ), y(k )] ；
r
Ｐ
v
（2）输出层神经元用线性模型，输入=输出： u(k ) x' (k ) , u(k) ：控制量
u
I
P
y
（3）控制器与被控对象一起作为广义网络考虑；
q i (k ) q i (k 1) xi (k ) xi (k 1)
图 4 -7-1 PID 神经网络单变量控制结构
2
4-7-2 PID神经网络多变量控制
《神经网络控制》课件
1 神经网络控制的局限性
神经网络控制需要大量的数据和计算资源，对模型的训练和调整要求较高。
2 神经网络控制的挑战
在复杂系统的实时控制和稳定性问题上，神经网络控制仍然面临挑战。
3 神经网络控制未来发展的方向
未来，神经网络控制将更加注重与其他控制技术的结合，如模糊控制、强化学习等。
总结
神经网络控制的优势 和局限性
《神经网络控制》PPT课 件
# 神经网络控制PPT课件
介绍神经网络控制
定义神经网络控制
神经网络控制是利用神经网络模型来设计控制器，实现对系统的控制和优化。
神经网络控制的作用和优势
神经网络控制具有非线性建模能力和适应性，可以处理复杂系统和非线性控制问题。
神经网络控制的发展历程
神经网络控制起源于20世纪80年代，经历了多个阶段的发展，如BP神经网络、RBF神经网络 等。
神经网络控制具有非线性建模 能力和适应性，但对数据和计 算资源要求较高。
神经网络控制的发展 前景
神经网络控制在自动化控制领 域有着广阔的应用前景，将与 其他技术相结合。
未来研究方向
进一步研究神经网络控制与其 他控制技术的融合，提高控制 系统的稳定性和性能。
神经网络的基本单元是神经元，其模型
前馈神经网络和反馈神经网络
2
和激活函数决定了神经网络的行为和表 达能力。
前馈神经网络是一种信息传递方向单一
的网络结构，而反馈神经网络具有循环
连接，在动态系统的控制中应用广泛。
3
训练神经网络的方法
常见的神经网络训练方法包括反向传播 算法、遗传算法、粒子群优化等，用于 调整网络参数以实现优化和学习。
神经网络控制实例
倒立摆控制
自适应神经网络PID
神经网络控制需要大量的数据和计算资源，对模型的训练和调整要求较高。
2 神经网络控制的挑战
在复杂系统的实时控制和稳定性问题上，神经网络控制仍然面临挑战。
3 神经网络控制未来发展的方向
未来，神经网络控制将更加注重与其他控制技术的结合，如模糊控制、强化学习等。
总结
神经网络控制的优势 和局限性
《神经网络控制》PPT课 件
# 神经网络控制PPT课件
介绍神经网络控制
定义神经网络控制
神经网络控制是利用神经网络模型来设计控制器，实现对系统的控制和优化。
神经网络控制的作用和优势
神经网络控制具有非线性建模能力和适应性，可以处理复杂系统和非线性控制问题。
神经网络控制的发展历程
神经网络控制起源于20世纪80年代，经历了多个阶段的发展，如BP神经网络、RBF神经网络 等。
神经网络控制具有非线性建模 能力和适应性，但对数据和计 算资源要求较高。
神经网络控制的发展 前景
神经网络控制在自动化控制领 域有着广阔的应用前景，将与 其他技术相结合。
未来研究方向
进一步研究神经网络控制与其 他控制技术的融合，提高控制 系统的稳定性和性能。
神经网络的基本单元是神经元，其模型
前馈神经网络和反馈神经网络
2
和激活函数决定了神经网络的行为和表 达能力。
前馈神经网络是一种信息传递方向单一
的网络结构，而反馈神经网络具有循环
连接，在动态系统的控制中应用广泛。
3
训练神经网络的方法
常见的神经网络训练方法包括反向传播 算法、遗传算法、粒子群优化等，用于 调整网络参数以实现优化和学习。
神经网络控制实例
倒立摆控制
自适应神经网络PID
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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1W
P
2W
u
II
y
x'
D
x
q
1
图 2-8-1 PID 神经网络结构
1 . 输 入 层 神 经 元 的 输 入 输 出
设 输 入 层 神 经 元 的 输 入 u ( k ) [ u 1 ( k ) u 2 ( k , ) ， 其 ] 输 出 与 输 入 相 等 。
2. 隐层神经元的输入输出
隐层第 i 个神经元的输入：
E qi
qi xi'
u j (k)
qi xi
用符号函数：
sgn qi (k) qi (k 1) xi (k) xi (k 1)
近似代替，得到
J
1wij
L
i (k)u j (k)
k 1
i
(k
)
'
sgn
qi xi
(k (k
) )
qi xi
(k (k
1) 1)
(
2 wi
)
6
2-8-3 有关的两个问题 略
P
2W
II
y
x'
若输出节点为线性，则
y(k) x' (k)
D
x
q
图 2-8-1 PID 神经网络结构
3
2. 经t 步训练后，输入层至隐层权值调整算法
1 wij
(t
Hale Waihona Puke 1)1wij(t)
1
J 1wij
1wij
(t)
1
L k 1
E 1wij
E 1wij
E xi
xi 1wij
E qi
qi xi
xi 1wij
u
II
y
q2 (k 1) x2 (k), 积分：q2 (k) 1,
1,
x3(k) x3 (k 1), 微分：q3 (k) 1,
1,
1 q2 (k) 1 q2 (k) 1 q2 (k) 1
1 q3(k) 1 q3(k) 1 q3(k) 1
x'
D
x
q
图 2-8-1 PID 神经网络结构
2
3. 输出层神经元的输入输出 输出层神经元的输入是隐层各节点输出的加权和：
3
x' (k) 2 wi qi (k)
i1
2 wi ：隐层节点 i 至输出节点的权值。
输出层神经元的输出，即网络的输出：
x'(k), 1 x'(k) 1
y(k) 1,
x' (k) 1
1,
x' (k) 1
u
1W
2
xi (k) 1wiju j (k) , i 1,2,3
j1
1wij ：输入层第 j 个节点至隐层第 i 个节点的权值。
隐层比例、积分、微分神经元的输出qi (k),i 1,2,3 ，计算如下：
x1(k), 1 x1(k) 1
1W
P
2W
比例：q1(k) 1,
x1(k) 1
1,
x1(k) 1
7
2-8 PID神经网络
PID神经网络是具有非线性特性的三层前向网络。隐层节点分别为比例 （P）、积分（I）、微分（D）单元，故是动态前馈网络，用BP学习算法。 特点是结构规范，易于实现。
2-8-1 网络结构与输出计算
PID神经网络结构见图，输入层、隐层、输出层节点为2、3、1个，
可写成N2,3,1。