%BP based PID Control %中间层和输出层是有激活函数的,输入层是没有的,要搞清楚概念 clear all; close all; xite=0.20;%学习速率 0.2 alfa=0.05;%惯性系数 0.04 S=1; %Signal type IN=4;H=5;Out=3; if S==1 wi=[-0.6394 %Step Signal %NN Structure 4*5*3 的结构 -0.2696 -0.3756 -0.7023; -0.8603 -1.0749 -0.3625 -0.2013 0.5543 -0.0724 -0.5024 -1.6820 -0.6463 -0.2596; -0.5437; -0.2859; 0.1425 0.0279 -0.5406 -0.7660]; %wi=0.50*rands(H,IN); wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;%初始权都为 wi,输入层和中间层之间的权 wij,5*4 的矩阵 wo=[0.7576 0.2616 0.5820 -0.1416 -0.1325; -0.1146 0.2949 0.8352 0.2205 0.4508; 0.7201 0.4566 0.7672 0.4962 0.3632]; %wo=0.50*rands(Out,H); wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;%初始权都为 wo,输入层和中间层之间的权 wki,3*5 的矩阵 end if S==2 wi=[-0.2846 %Sine Signal 0.2193 -0.5097 -1.0668; -0.7484 -0.7176 -0.0858 -0.1210 -0.4708 0.8297 0.1925 -1.6000 -0.6346 0.0988; 0.2049; 0.0347; 0.4358 0.2369 -0.4564 -0.1324]; %wi=0.50*rands(H,IN); wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi; wo=[1.0438 0.5478 0.8682 0.1446 0.1537; 0.1716 1.0063 0.5811 0.7428 1.1214 1.0534 0.5067 0.7824 0.7370; 0.6494]; %wo=0.50*rands(Out,H); wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo; end x=[0,0,0];%增量 pid 里面的比例,积分,微分的对象,故为 1*3 矩阵 du_1=0;%u(k-1)前一时刻的输出 

u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;%变量初始化 y_1=0;y_2=0;y_3=0; %Output from NN middle layer 中间层的输出 5*1 的矩 %Input to NN middle layer 中间层的输入 5*1 Oh=zeros(H,1); 阵 I=Oh; 的矩阵 error_2=0; error_1=0; ts=0.001; for k=1:1:6000 time(k)=k*ts; if S==1 rin(k)=1.0; elseif S==2 rin(k)=sin(1*2*pi*k*ts); end %Unlinear model a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k)); yout(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1; error(k)=rin(k)-yout(k); xi=[rin(k),yout(k),error(k),1];%输入层的输入 1*4 的矩阵 x(1)=error(k)-error_1;%增量 pid x(2)=error(k); x(3)=error(k)-2*error_1+error_2; epid=[x(1);x(2);x(3)];%增量 pid I=xi*wi';%中间曾的输入 for j=1:1:H Oh(j)=(exp(I(j))-exp(-I(j)))/(exp(I(j))+exp(-I(j))); %Middle Layer 中间层的输出 end K=wo*Oh; for l=1:1:Out %Output Layer 输出层的输入 K(l)=exp(K(l))/(exp(K(l))+exp(-K(l))); %Getting kp,ki,kd 输出层的输出 end kp(k)=K(1);ki(k)=K(2);kd(k)=K(3); Kpid=[kp(k),ki(k),kd(k)];%得到系数 

du(k)=Kpid*epid;%du(k)就是 delta u(k) u(k)=u_1+du(k); dyu(k)=sign((yout(k)-y_1)/(du(k)-du_1+0.0001));%公式中的 dy/deltau(k) %Output layer for j=1:1:Out dK(j)=2/(exp(K(j))+exp(-K(j)))^2;%求导情况下的输出层输出 end for l=1:1:Out delta3(l)=error(k)*dyu(k)*epid(l)*dK(l);%计算 delta3 end for l=1:1:Out for i=1:1:H d_wo=xite*delta3(l)*Oh(i)+alfa*(wo_1-wo_2); end end wo=wo_1+d_wo+alfa*(wo_1-wo_2);%调整输出层的权值 %Hidden layer for i=1:1:H dO(i)=4/(exp(I(i))+exp(-I(i)))^2;%求导情况下的中间层的输出 end segma=delta3*wo; for i=1:1:H delta2(i)=dO(i)*segma(i); end d_wi=xite*delta2'*xi; wi=wi_1+d_wi+alfa*(wi_1-wi_2);%同理调整输入层权值 %Parameters Update du_1=du(k); u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k); y_2=y_1;y_1=yout(k); wo_3=wo_2; wo_2=wo_1; wo_1=wo; wi_3=wi_2; wi_2=wi_1; wi_1=wi; 

error_2=error_1; error_1=error(k); end figure(1); plot(time,rin,'r',time,yout,'b'); xlabel('time(s)');ylabel('rin,yout'); figure(2); plot(time,error,'r'); xlabel('time(s)');ylabel('error'); figure(3); plot(time,u,'r'); xlabel('time(s)');ylabel('u'); figure(4); subplot(311); plot(time,kp,'r'); xlabel('time(s)');ylabel('kp'); subplot(312); plot(time,ki,'g'); xlabel('time(s)');ylabel('ki'); subplot(313); plot(time,kd,'b'); xlabel('time(s)');ylabel('kd');