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* PID神经元网络解耦控制算法 多变量系统控制 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 * 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 * 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 * 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 * 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 * 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 * 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 控制对象 3输入3输出复杂耦合系统 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 MATLAB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0.001s 结果分析 结果分析 结果分析 增加动量项 增加动量项 增加动量项 增加PID调节参数 增加PID调节参数 增加PID调节参数 采用粒子群算法优化权值初值 采用粒子群算法优化权值初值 采用粒子群算法优化权值初值 采用粒子群算法优化权值初值
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