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1、4.3.4 神经网络神经网络PID控制控制图一图一 神经网络神经网络PID控制系统结构图控制系统结构图一、方案一一、方案一1 1. .2 2. .3 3. .4 4. .5 5. .图二图二 辨识器网络辨识器网络NNI 结构图结构图6 6. .7 7. .8 8. .9 9. . 综上所述，图一所示的神经网络综上所述，图一所示的神经网络综上所述，图一所示的神经网络综上所述，图一所示的神经网络PIDPID控制控制控制控制系统的算法步骤：系统的算法步骤：系统的算法步骤：系统的算法步骤：1.1.事先选定事先选定事先选定事先选定NNI BPNNI BP神经网络的结构，即选定输入神经网络的结构，即选定输
2、入神经网络的结构，即选定输入神经网络的结构，即选定输入层节点数层节点数层节点数层节点数 和隐含层节点数和隐含层节点数和隐含层节点数和隐含层节点数 ；选定学习速率；选定学习速率；选定学习速率；选定学习速率 和动量系数和动量系数和动量系数和动量系数 。用。用。用。用(-1,1)(-1,1)之间的随机值对之间的随机值对之间的随机值对之间的随机值对NNCNNC和和和和NNINNI的权值进行初始化，令的权值进行初始化，令的权值进行初始化，令的权值进行初始化，令k=0k=0。2.2.采样得采样得采样得采样得 。3.3.计算计算计算计算 1010. .1111. .1212. .1313. .1414. .
3、1515. .参考书：参考书：王永骥、涂健，神经元网络控制，机械王永骥、涂健，神经元网络控制，机械工业出版社工业出版社. P303307、 P177。1616. .图二图二 神经网络神经网络PID控制系统结构图控制系统结构图二、方案二二、方案二1717. .1818. .1919. .2020. .2121. .2222. .2323. .2424. .2525. .2626. .2727. .2828. .图三图三 采用线性预测模型的神经网络采用线性预测模型的神经网络PID控制系统结构图控制系统结构图三、方案三：采用线性预测模型的神经网络三、方案三：采用线性预测模型的神经网络PID控制器控制器2929. .3030. .3131. .3232. .3333. .图四图四 采用非线性预测模型的神经网络采用非线性预测模型的神经网络PID控制系统结构图控制系统结构图四、方案四：采用非线性预测模型的神经网络四、方案四：采用非线性预测模型的神经网络PID控制器控制器3434. .3535. .3636. .图二图二 辨识器网络辨识器网络NNI 结构图结构图3737. .3838. .3939. .4040. .4141. .4242. .4343. .
