function?[sysx0strts]=my_exppidf（txuflag）
switch?flag
????case?0
????????[sysx0strts]=mdlInitializeSizes;
????case?2
????????sys=mdlUpdates（xu）;
????case?3
????????sys=mdlOutputs（txu）;
????case?{149}
????????sys=[];
????otherwise
????????error（[‘unhandled?flag=‘num2str（flag）]）;%異常處理
end
function[sysx0strts]=mdlInitializeSizes
????sizes=simsizes;%用于設置模塊參數的結構體用simsizes來生成
????sizes.NumContStates=0;%模塊連續狀態變量的個數
????sizes.NumDiscStates=3;%模塊離散狀態變量的個數
????sizes.NumOutputs=4;%模塊輸出變量的個數
????sizes.NumInputs=7;%模塊輸入變量的個數
????sizes.DirFeedthrough=1;%模塊是否存在直接貫通，1表示存在直接貫通，若為0，則mdlOutputs函數里不能有u
????sizes.NumSampleTimes=1;%模塊的采樣時間個數至少是一個
????sys=simsizes（sizes）;%設置完后賦給sys輸出
????x0=zeros（31）;%系統狀態變量設置
????str=[];
????ts=[0?0];%采樣周期設為0表示是連續系統，
%?????ts=[0.001?0];%采樣周期設為0表示是連續系統，
function?sys=mdlUpdates（xu）
????????T=0.001;
????????x=[u（5）;x（2）+u（5）*T;（u（5）-u（4））/T];%3個狀態量（偏差、偏差和以及偏差變化量），u（5）是偏差，u（4）是上一次的偏差，x（2）則是之前的偏差和
????????sys=[x（1）;x（2）;x（3）];
function?sys=mdlOutputs（txu）
????????????xite=0.2;
????????????alfa=0.05;
????????????IN=3;H=5;OUT=3;
????????????wi=rand（53）;%產生一個5*3的隨機數矩陣，隨機數在（0，1）區間
????????????wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;
????????????wo=rand（35）;
????????????wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;
????????????Oh=zeros（51）;%產生一個1*5的零矩陣（行矩陣）
????????????I=Oh;
????????????xi=[u（1）u（3）u（5）];%神經網絡訓練的3個輸入，期望值、誤差以及實際值
????????????epid=[x（1）;x（2）;x（3）];%3個狀態變量（偏差、偏差和、偏差變化量）（3*1矩陣，列向量）
????????????I=xi*wi‘;%隱層的輸入
????????????for?j=1:1:5
????????????????Oh（j）=（exp（I（j））-exp（-I（j）））/（exp（I（j））+exp（-I（j）））;%隱層的輸出值（1*5矩陣）行矩陣
????????????end
????????????K1=wo*Oh;%輸出層的輸入（3*1矩陣）
????????????for?i=1:1:3
????????????????K（i）=exp（K1（i））/（exp（K1（i））+exp（-K1（i）））;%得到輸出層的輸出（KP、KI、KD）（1*3矩陣，行向量）
????????????end
????????????u_k=K*epid;%計算得到控制律u，1個值
????????????%%以下是權值調整
????????????%隱含層至輸出層的權值調整
????????????dyu=sign（（u（3）-u（2））/（u（7）-u（6）+0.0001））;
????????????for?j=1:1:3
????????????????dK（j）=2/（exp（K1（j））+exp（-K1（j）））^2;?%輸出層的輸出的一階導
????????????end
????????????for?i=1:1:3
????????????????delta3（i）=u（5）*dyu*epid（i）*dK（i）;??%輸出層的delta
????????????end
????????????for?j=1:1:3
????????????????for?i=1:1:5
????????????????????d_wo=xite*delta3（j）*Oh（i）+alfa*（wo_1-wo_2）;
????????????????end
????????????end
????????????wo=wo_1+d_wo;
????????????%以下是輸入層至隱含層的權值調整
????????????for?i=1:1:5
????????????????dO（i）=4/（exp（I（i））+exp（-I（i）））^2;%（1*5矩陣）
????????????end
????????????segma=delta3*wo;%（1*5矩陣，行向量）
????????????delta2?=?dO.*segma;
????????????d_wi?=?delta2‘*xi+alfa*（wi_1-wi_2）;
????????????wi=wi_1+d_wi;
????????????wo_3=wo_2;
????????????wo_2=wo_1;
????????????wo_1=wo;%儲存輸出層本次調整后的權值
????????????wi_3=wi_2;
????????????wi_2=wi_1;
????????????wi_1=wi;%儲存隱層本次調整后的權值
?????????Kp=K（1）;Ki=K（2）;Kd=K（3）;
?????????sys=[u_kKpKiKd];???????

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件??????36686??2018-05-27?18:39??Matlab2016b\fig0.02.jpg

?????文件??????40098??2018-05-27?18:40??Matlab2016b\fig0.1.jpg

?????文件??????38329??2018-05-27?17:15??Matlab2016b\fig0.2.jpg

?????文件??????23874??2018-05-27?18:41??Matlab2016b\MyBPPID.slx

?????文件???????3251??2018-05-24?21:18??Matlab2016b\my_exppidf.m

?????文件?????160169??2018-05-27?18:53??Matlab2016b\必讀.docx

?????目錄??????????0??2018-05-27?18:53??Matlab2016b

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