PI控制器组——改进的控制算法

### BP神经网络与PI控制器算法的应用及实现 #### BP神经网络简介 BP（Back Propagation）神经网络是一种按照误差逆传播算法训练的多层前馈神经网络。该网络能够学习并存储大量输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程[^2]。 #### PI控制器概述 比例积分（Proportional Integral, PI）控制器是工业过程控制系统中最常用的线性调节器之一。其工作原理在于根据设定值与实际测量之间的偏差来进行调整，从而达到稳定系统的目[^4]。 #### 结合应用背景 当BP神经网络应用于改进传统PI控制策略时，主要目的是为了克服经典PID参数难以在线自适应调整的问题。通过引入具有较强非线性拟合能力的BP神经网络模型，可以自动寻优获得更佳性能指标下的最优解集——即最佳的比例系数Kp以及积分时间常数Ti等参数设置方案[^1]。 #### 实现方法 ##### 初始化阶段 - 利用粒子群优化(PSO)或其他全局搜索机制寻找一组初始可行解作为BPNN权值向量； - 将上述得到的最佳个体编码表示形式赋给待训练的人工神经元连接强度矩阵Wij； ##### 训练流程 ```matlab % 定义BP神经网络结构及其属性配置 net = feedforwardnet([n_hidden]); % n_hidden代表隐藏层数量 net.trainFcn = 'trainlm'; % 设置Levenberg-Marquardt反传算法 net.performFcn = 'mse'; % 平均平方差损失度量准则 % 开始迭代更新直至满足收敛条件为止 for epoch=1:max_epochs net = train(net,X,Y); % X为输入特征集合; Y为目标标签序列 end ``` ##### 参数提取环节 经过充分的学习之后，可以从已经过良好调校后的ANN实例内部读取出最终确定下来的各层节点间相互作用力大小w_ij*，进而将其转换成对应于具体应用场景下所需的连续型实数值kp*, ti*。 #### 关键考量因素 值得注意的是，在设计此类混合智能体架构过程中需特别关注几个方面： - 输出层激活函数的选择应当依据实际控制对象特性灵活决定，而非固定采用Sigmoid/Swish这类压缩性质明显的选项，因为这可能会导致有效取值区间受限问题的发生[^3]。 - 需要针对特定任务需求精心挑选合适的评估标准用于指导整个进化运算进程中的优良程度评判作业。