神经网络PID输出的PID参数为何被局限在0-1之间？

小小鲁班

%基于 BP 神经网络的 PID 控制
/ f" u( k( X% Cclear all;
4 d- R/ t& q4 k& L8 a. z9 ex1=0.3;a1=0.07;
0 j: M9 o  `/ c' sS=1; %信号类型
In=4;h=5;Out=3; %神经网络结构
" k, T  B1 C6 F5 ?1 E3 oif S==1, %阶跃信号
wi=[-0.6394 -0.2696 -0.3756 -0.7023;
-0.8603 -0.2013 -0.05024 -0.2596;
6 m8 N8 ^& J, {$ U' _-1.0749 0.5543 -1.6820 -0.5437;
-0.3625 -0.0724 -0.6463 -0.2859;
9 F. t% @/ \& N, r3 F0.1425 0.0279 -0.5406 -0.7660];
%wi=0.50*rands(h,In);
3 f+ q2 a) a: X& ?wi1=wi;wi2=wi;wi3=wi;
wo=[0.7576 0.2616 0.5820 -0.1416 -0.1325;
5 m- ?3 t, y" ?$ Q. C+ g-0.1146 0.2949 0.8352 0.2205 0.4508;
% C, H/ A) z  H0 `0.7201 0.4566 0.7672 0.4962 0.3632];
%wo=0.50*rands(Out,h);
) @& L% \3 E, z0 uwo1=wo;wo2=wo;wo3=wo;
end
if S==2 %正弦信号
. b) n0 }! U# D- Q1 ^' ~; Ewi=[-0.2846 0.2193 -0.5097 -1.0668;
-0.7484 -0.1210 -0.4708 0.0988;
-0.7176 0.8297 -1.6000 0.2049;
" i( X/ K  B- [' E9 m-0.0858 0.1925 -0.6346 0.0347;
0.4358 0.2369 -0.4564 -0.1324];
%wi=0.50*rands(h,In);
# U* S% T7 [6 O7 {3 T# Nwi1=wi;wi2=wi;wi3=wi;
wo=[1.0438 0.5478 0.8682 0.1446 0.1537;
0.1716 0.5811 1.1214 0.5067 0.7370;
5 F. j% \+ a' ^8 j/ ~+ M9 D& P5 y  w1.0063 0.7428 1.0534 0.7824 0.6494];
%wo=0.50*rands(Out,h);
wo1=wo;wo2=wo;wo3=wo;
) B* I& S  m$ y, j8 M7 e3 Dend
) F3 j5 E. e# D, ~  F" i& }+ L- tx=[0,0,0];
u1=0;u2=0;u3=0;u4=0;u5=0;
y1=0;y2=0;y3=0;
! I5 v- j4 d+ I' V: G. coh=zeros(h,1); %神经网络中间层输出
1 ?1 Z3 O+ b9 ?6 N4 }; II=oh;%神经网络中间层输入
) o* O9 n/ y1 A) y7 \8 jerror1=0;
: f' X* s8 ^8 ~  ^; kerror2=0;
ts=0.003;
2 g. Z0 x1 {# C/ jfor k=1:1:1000,
time(k)=k*ts;
if S==1,
! C0 w' w! @! R- W9 Jrin(k)=1.0;
elseif S==2,
rin(k)=sin(1*2*pi*k*ts);
end
%非线性模型
" z$ `4 n, [- n# q$ q0 G9 fa(k)=1+0.15*sin(k*pi*ts/25);
+ p. S7 N9 x6 Y6 u1 @# Py(k)=(a(k)*y1+u1)/(1+y1^2)+u1;
error(k)=rin(k)-y(k);
xi=[rin(k),y(k),error(k),1];
x(1)=error(k)-error1;
x(2)=error(k);
; P* k% p. k8 p! Z- ax(3)=error(k)-2*error1+error2;
1 I$ u9 X' ^* D; I3 Zed=[x(1);x(2);x(3)];
4 @% w+ s& x' D5 ?/ y2 d& BI=xi*wi';
for j=1:1:h
2 D+ q4 A/ j, k( H3 o8 yoh(j)=(exp(I(j))-exp(-I(j)))/(exp(I(j))+exp(-I(j)));
end
2 b0 D3 y7 t6 H4 L3 l+ d9 FK=wo*oh; %输出层
for j=1:1:Out
; r2 R' G; H+ u4 m$ f# t0 x. SK(j)=exp(K(j))/(exp(K(j))+exp(-K(j))); %求 kp,ti,td
end
& Z* h/ B3 z0 P. s0 V$ }6 N! ?kp(k)=K(1);ti(k)=K(2);td(k)=K(3);
Kd=[kp(k),ti(k),td(k)];
du(k)=Kd*ed;
! h! V8 k. x* S4 k9 B/ u8 Lu(k)=u1+du(k);
if u(k)>=10, %限制控制器输出
- X% C6 T+ [! j7 c' Su(k)=10;
end
if u(k)<=-10,
: X4 D/ O' X+ ^  Zu(k)=-10;
end
dyu(k)=sign((y(k)-y1)/(u(k)-u1+0.0000001));
# Y" L  }0 D, P+ _3 cfor j=1:1:Out,
* t2 v9 {4 [# h0 B4 T( BdK(j)=2/(exp(K(j))+exp(-K(j)))^2;
* Q; F: C4 l" B+ Tend
for i=1:1:Out,
% G' h: y2 b+ Y$ nde3(i)=error(k)*dyu(k)*ed(i)*dK(i);
end
for j=1:1:Out,
- L, q8 G0 A% |' c3 l& B6 G: rfor i=1:1:h,
/ E; X) m! N) h- ?dwo=x1*de3(j)*oh(i)+a1*(wo1-wo2);
8 I+ W: W2 w. Pend
end
wo=wo1+dwo+a1*(wo1-wo2);
%隐含层
for i=1:1:h,
dO(i)=4/(exp(I(i))+exp(-I(i)))^2;
( q  D9 @$ V# l4 M7 H' [end
seg=de3*wo;
for i=1:1:h
de2(i)=dO(i)*seg(i);
end
/ N. s2 h$ N  h( Adwi=x1*de2'*xi;
wi=wi1+dwi+a1*(wi1-wi2);
0 V) `- L6 n# v3 V! g% L%参数更新
u5=u4;u4=u3;u3=u2;u2=u1;u1=u(k);
1 y/ F0 b" y! Hy2=y1;y1=y(k);
wo3=wo2;wo2=wo1;wo1=wo;
wi3=wi2;wi2=wi1;wi1=wi;
; u% N" Y- V- d' c* q+ Verror2=error1;
error1=error(k);
; g6 d/ J$ a4 a' l: yend
figure(1);
8 s) @* v6 ~0 b" t* y3 G! y9 iplot(time,rin,'r',time,y,'c');
xlabel('时间(秒)');ylabel('输出跟踪输入的响应曲线');
+ |. I2 F3 T- ^8 C; C& jfigure(2);
plot(time,u,'r');
/ Q+ I# |; _8 f; K0 Rxlabel('时间(秒)');ylabel('控制信号 u(k)的变化曲线');
7 g+ _% `3 {) l# M8 r2 B5 gfigure(3);
" d( v) j& G- u& g2 F& ?subplot(311);
/ u" E9 d' ^+ G) q. j6 eplot(time,kp,'r');
xlabel('时间(秒)');ylabel('参数 kp');
subplot(312);
% y$ a7 n) v' Zplot(time,ti,'r');
9 k% v1 R, R/ k1 ixlabel('时间(秒)');ylabel('参数 ki');
subplot(313);
plot(time,td,'r');
2 I7 N& d  Q3 Q$ Sxlabel('时间(秒)');ylabel('参数 kd');
& D& m6 J; K2 W# F8 |" }$ ]
2 ^; l* v9 |9 ~5 a$ \1 Z& L8 p& \
; w1 R6 M; n3 t& V4 k% I  d; h目标值不能过大怎么解决
2 a& W. I: D7 I/ Q* J6 O

nkkopd

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kekek

这个可能跟输入样本关系较大

pTDbn25