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188宝金博页面版: 2012-12-24 基于BP神经网络整定的PID控制

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内容提示: 基于 BP 神经网络整定的 PID 控制(2012-12-24) 1.BP(Back Propagation)网络结构 e k控制算法:????( )u k(1)( )e k(1)( )( )2 (e k1)(2)pidu kke kke kke k???????????。 2. 三层 BP 网络(上标(1)(2)(3)代表输入层、 隐含层和输出层) (1) 网络输入层(M) 输入为(1)j,1,2,,jOxjM???。 (2) 网络隐含层(Q) 输入为(2)i(2)ij(1)j0( )kMjnetw O???xee, 输出为??(2)i(2)i( )k( ) ,k1,2,,Of netiQ???。 其中24( )f xtanh( ),( )()xxxxxeexf x?ee?????????。 (3) 网络输出层(l=3) 输入为(3)l(3)li(2)i0( )k( )kQinetw O??? 输出为??(3)l(3)l( )k( ) ,k1,2,3;,,pidOg netlk k k??也即 其中??2122( )g x1+tanh( ),( )()xxxxxexg...

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基于 BP 神经网络整定的 PID 控制(2012-12-24) 1.BP(Back Propagation)网络结构 e k控制算法:????( )u k(1)( )e k(1)( )( )2 (e k1)(2)pidu kke kke kke k???????????。 2. 三层 BP 网络(上标(1)(2)(3)代表输入层、 隐含层和输出层) (1) 网络输入层(M) 输入为(1)j,1,2,,jOxjM???。 (2) 网络隐含层(Q) 输入为(2)i(2)ij(1)j0( )kMjnetw O???xee, 输出为??(2)i(2)i( )k( ) ,k1,2,,Of netiQ???。 其中24( )f xtanh( ),( )()xxxxxeexf x?ee?????????。 (3) 网络输出层(l=3) 输入为(3)l(3)li(2)i0( )k( )kQinetw O??? 输出为??(3)l(3)l( )k( ) ,k1,2,3;,,pidOg netlk k k??也即 其中??2122( )g x1+tanh( ),( )()xxxxxexg x?eeee???????。 3. 学习算法 性能指标函数:??2211( )( )( )( )22E krin kyout ke k??? 按照梯度下降法得到网络输出层的学习算法为 ( )( )liliw? (3)(3)li(3)l(2)i(3)li(3)(1)( )k(1)E kwkwkOwk??? ?????? ???? ??? 其中? 为学习速率, ? 为惯性系数,??(3)i(3)l(3)l( )( )u k?( )( )( )sgne k( )ky k?u kO?g net?k?????????。 隐含层的学习算法为 (2)ij(2)ij(2)i(1)j( )k(1)( )kwwkO?? ?????? 其中??3(2)i(2)i(3)l(3)li1( )k( ),k i1,2,,lf net?wQ???????。

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