基于PID神经网络的非线性系统辨识

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'基于PID神经网络的非线性系统辨识'
基于PID神经网络的非线性系统辨识%m355z.m 非线性系统辨识:仿真系统 y(k)=5*y(k-1 )/(2.5+y(k-1 )A2)+u(k-1 )A3;% 适用于在线辨识% x/q:隐层节点第k点的状态向量/输岀向量% xOO/qOO:隐层节点第k-1点的状态向:ft/输出向量clear all;close all;%????初始设置;K=600;x3=0;q2=0;x00=zeros(3,1) ;q00=zeros(3,1);q=zeros(3,1);lww=zeros(K,1 );iww=zeros(K,1);iw=rand(3,2)/20 ;%随机设输入层至隐层的权系值lw=rand(1,3)/20 ;%随机设隐层至输岀层的权系值u=zeros(K,1);y=u;yi=u;e=u;E=u;dw=zeros(3,2);a1=0.15 ;%训练步长a2=0.08 ;%?…系统的输入u(k)、输出y(k)for k=2:Ku(k-1 )=0.6*sin(2*pi*(k-1 )/30)-0.4*sin(2*pj*(k-1 )/60);y(k)=5*y(k-1 )/(2.5+y(k-1 )A2)+u(k-1 )A3;%PIDNN由输入u(k-1)、y(k-1)至 隐层输出g uy=[u(k-1 );y(k-1)] ;%PIDNN 输入x=iw*uy ;%隐层节点状态向量% ?…比例q(1)=satlins( x(1));% ?…积分q(2)=q2+x(2);if (q(2)<-1), q(2)=-1 ;elseif (q(2)>=1), q(2)=1;endq纭q⑵;%-…微分q(3)=x(3)-x3 ;if (q(3)<-1), q(3)=-1;elseif q(3)>=1,q(3)=1;endx3=x(3);%????隐层输出q至PIDNN输出yiy1=lw*q ;%输出节点为线性Y'(k)=y1 ;%…-调整lwe(k)=y(k)-yi(k);E(k)=e(k)A2/2;Iw=lw+a2*e(k)*q';lww(k)=lw(1,1);%????调整iwh=sign((q-qOO)./(x-xOO));dw(1,:)=a1 *e(k)*q(1 )*h(1 )*uy';dw(2,:)=a1 *e(k)*q(2)*h(2)*uy';dw(3,:)=a1 *e(k)*q(3) *h(3)*uy*;iw=iw+dw;iww(k)=iw(1,1);qOO=q;xOO=x;endfigure ⑴;subplot(221 ),plot(u,'b');ylabel('输入 if);subplot(223),plot(y,'b');hold on;plot(yi,'r');ylabelfM统输出 y 辨识器输出 yi');xlabelf k');subplot(222),plot(E,,r,);ylabel('目标函数 E');subplot(224),plot(iww,'b');hold on;plot(lww,丫');ylabel(W);xlabel(k);title。部分估计参数调整过程')w1=iwq w2=lw图片:2烧M H M M n5 o1oi I il li .A200 400 600
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