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文档简介

南京航空航天大学研究生实验报告实验名称：神经网络控制器设计姓名：学号：专业：201年月日一、题目要求(mm)vk|v|vuayvRuRyRv下航行器的输出，航行器本体质量、附加质量以及非线性运动阻尼系数分别为m100,m15,k10。a、。二、神经网络控制器的设计1.构建系统的PID控制模型在1图1KKK。pid为12.BP神经网络控制器的训练um%----------------------------------------------------------------p=x';%inputt=u';%inputnet=newff(p,t,3,{'tansig',},'trainlm');net.trainparam.epochs=2500;net.trainparam.goal=0.00001;net=train(net,x',u');%trainnetworkgensim(net,-1);%generatesimulinkblock%----------------------------------------------------------------m1、3和。图22Validationis)Traines5m(rorrEde0rauqSnaeM-501020304050607080图3由图4图53三、仿真结果与分析1.PID控制器和神经网络控制器的仿真效果1.210.80.60.40.20y012345678910Time/s图662.神经网络层数和神经元个数对控制性能的影响151.41.210.80.6层层层0.40.2000.511.522.533.54图74531.41.210.8参考信号0.6控制反馈信号层各神经元0.4层各神经元0.2000.511.522.533.544.55图853络层数或者增加神经元节点数目均可提高精度。3.神经网络的抗干扰、非线性和时滞能力1.210.8参考信号0.6y控制反馈0.40.20-0.2012345678910Time/s图9从图9可以看出，神经网络控制器比PID控制具有更好的抗噪声和不确定干扰的能力。5抗饱和和死区非线性干扰的能力：1.41.21PID控制反馈控制反馈0.8y0.60.40.200246810Time/s图10y0123456789图从图中可以看出，神经网络控制器在抗饱和、死区非线性方面，并不比PID控制有更佳的性能，这与控制器设计方式是有关的。

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