matlab仿真模型

zaiyiaaaa

BP神经网络整定的PID控制算法matlab源程序，系统为二阶闭环系统。

%BP based PID Control

clear all;

close all;

xite=0.28;

alfa=0.001;

6 f8 t7 d" S% a' C
  i8 S3 D5 c0 f9 Z2 J

IN=4;H=5;Out=3;  %NN Structure

# D& f0 F, H' ?6 b0 z5 D

wi=0.50*rands(H,IN);

wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;

0 k4 M* a6 v- |! \0 e8 k
- w, t  h2 `/ o& z5 g' D) ?

wo=0.50*rands(Out,H);

wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;

8 P% o1 \5 H0 X: O' O0 Y

x=[0,0,0];

u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;

y_1=0;y_2=0;y_3=0;

, I7 I* h+ d" t' ?: ^8 A

Oh=zeros(H,1);    %Output from NN middle layer

I=Oh;             %Input to NN middle layer

error_2=0;

error_1=0;

; Z7 ]6 X( W$ ~' O0 `9 r

ts=0.01;

sys=tf(2.6126,[1,3.201,2.7225]);  %建立被控对象传递函数

dsys=c2d(sys,ts,'z');   %把传递函数离散化

[num,den]=tfdata(dsys,'v');  %离散化后提取分子、分母

for k=1:1:2000

time(k)=k*ts;

rin(k)=40;

yout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(2)*u_2+num(3)*u_3;%这一步是怎么推的（问题1）

error(k)=rin(k)-yout(k);

xi=[rin(k),yout(k),error(k),1];

x(1)=error(k)-error_1;

x(2)=error(k);

x(3)=error(k)-2*error_1+error_2;

9 m6 G6 W* {; Y/ f; i

epid=[x(1);x(2);x(3)];

I=xi*wi';

for j=1:1:H

   Oh(j)=(exp(I(j))-exp(-I(j)))/(exp(I(j))+exp(-I(j))); %Middle Layer

end

K=wo*Oh;             %Output Layer

for l=1:1:Out

   K(l)=exp(K(l))/(exp(K(l))+exp(-K(l)));        %Getting kp,ki,kd

end

kp(k)=K(1);ki(k)=K(2);kd(k)=K(3);

Kpid=[kp(k),ki(k),kd(k)];

du(k)=Kpid*epid;

u(k)=u_1+du(k);

if u(k)>=45       % Restricting the output of controller

  u(k)=45;

end

if u(k)<=-45

   u(k)=-45;

end

& J2 W! E; L. ?

dyu(k)=sign((yout(k)-y_1)/(u(k)-u_1+0.0000001));

+ p* F7 r  A4 J! z( R

%Output layer

for j=1:1:Out

   dK(j)=2/(exp(K(j))+exp(-K(j)))^2;

end

for l=1:1:Out

   delta3(l)=error(k)*dyu(k)*epid(l)*dK(l);

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);%这一步似乎有问题（问题2）

%Hidden layer

for i=1:1:H

   dO(i)=4/(exp(I(i))+exp(-I(i)))^2;

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);

3 S4 f3 Y- v+ g% {

%Parameters Update

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');

问题（1）和问题（2）都标注出来了。还请各位帮忙看一下，尤其是问题（1），到底如何将已知的传递函数转换成,matlab的仿真模型呢

pTDbn25

来学习一下

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二楼正解！你试试差分方程

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