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2018年10月20日 | 用STM32F407玩控制—神经网络PID控制
2018-10-20 来源：eefocus
在玩51单片机时就想玩神经网络PID控制，但51单片机的数据存储器地址空间很小，就普通的应用，要增加一个变量尚且“抖抖哗哗”，更遑论玩神经网络PID控制，那可需要非常多的变量，而玩STM32F407就不存在这方面问题了。转入正题，大部分书上的神经网络PID控制，讲的是BP神经网络PID控制，举的例子都是非线性系统，通常仿真效果都不错，但BP神经网络PID控制有一个限制，就是kp、ki、kd小于1，这就限制了它的应用范围，如果kp、ki、kd>1，那就得改进，而刘金琨的《先进PID控制 MATLAB仿真》一书中讲了一种RBF神经网络PID控制，它突破了前者的限制，其原理如图1所示，图中RBF NN1神经网络根据偏差e、Jacobian等信息计算Δkp、Δki、Δkd，RBF NN2神经网络用于系统辨识，然后算出Jacobian信息并传递给RBF NN1，PID控制器的实际PID参数为：kp=kp0+Δkp、ki=ki0+Δki、kd=kd0+Δkd，剩下的过程就是普通PID控制了，C语言中实现径向基神经网络（RBF NN)并不难，只需照抄计算公式就行，如果说有什么注意要点的话，那就是要细心、细心、再细心，我们在STM32F407中做的神经网络PID控制，其效果如图2所示，从图中可以看出，这是一个大纯滞后系统，系统中也加入有白噪声，我们可以看出控制效果还是相当好，此外，一般说来，神经网络PID控制对初始PID值的选取不是很敏感，当然也不能偏的太多。
这个专题就到此结束了，本来还想玩实时PID参数优化、预测控制等APC内容，但由于：1玩电脑头颈很累，2也兴趣转移，所以就不想再玩下去了，以后再说了。
史海拾趣
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