神经元自适应PID算法SCL资源下载

2020-05-24

神经元自适应PID算法SCL资源下载

资源描述

本资源文件提供了神经元自适应PID算法的SCL（Structured Control Language）实现。该算法结合了神经元网络的自适应特性与传统的PID控制方法，能够在动态变化的系统中实现更精确的控制。

主要内容

输入变量

  • SV: REAL; - 设定值
  • PV: REAL; - 测量值
  • siteP: REAL := 0.4; - 学习速率 P
  • siteI: REAL := 0.35; - 学习速率 I
  • siteD: REAL := 0.4; - 学习速率 D
  • wkp_1: REAL := 0.1; - 比例系数（加权系数随机值）
  • wki_1: REAL := 0.1; - 积分系数
  • wkd_1: REAL := 0.1; - 微分系数
  • K: REAL := 0.12; - 神经元的比例系数
  • LimitHigh: REAL := 100.0; - 输出最大值
  • LimitLow: REAL := 0; - 输出最小值

输出变量

  • u: REAL; - 输出操作值

中间变量

  • e_i: REAL; - 基本偏差量
  • u_i: REAL; - 中间变量
  • e_1: REAL; - e(k-1)
  • e_2: REAL; - e(k-2)
  • x_1: REAL; - 神经元输入信号，初值设为0
  • x_2: REAL; - 神经元输入信号
  • x_3: REAL; - 神经元输入信号
  • u_1: REAL; - 中间变量
  • u_2: REAL; - 中间变量
  • u_3: REAL; - 中间变量
  • x: REAL; - 中间变量
  • i: INT := 0; - 整形变量
  • wkp_i: REAL; - 加权系数（第i次）
  • wki_i: REAL; - 加权系数（第i次）
  • wkd_i: REAL; - 加权系数（第i次）
  • wadd_i: REAL; - 权值和
  • w11_i: REAL; - 归一化各权值
  • w22_i: REAL; - 归一化各权值
  • w33_i: REAL; - 归一化各权值

使用说明

  1. 下载资源文件：请下载本仓库中的资源文件，该文件包含了神经元自适应PID算法的完整SCL代码。
  2. 导入到工程中：将下载的SCL文件导入到您的PLC编程环境中。
  3. 配置参数：根据实际控制系统的需求，调整输入变量和中间变量的初始值。
  4. 运行测试：在模拟环境中运行该算法，观察其控制效果，并根据需要进行参数微调。

注意事项

  • 该算法适用于动态变化的控制系统，能够自适应调整控制参数，提高控制精度。
  • 在使用过程中，请根据实际系统的响应情况，合理调整学习速率和加权系数，以达到最佳控制效果。

贡献与反馈

如果您在使用过程中遇到任何问题或有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。我们期待您的反馈，以便不断优化和完善该算法。

下载链接

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