1、1,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,3,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,4,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,5
2、,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,6,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,7,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,8,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,
