rbf神经网络模糊pid控制出现锯齿波是为什么？

Question

模糊rbf神经网络控制一阶惯性滞后环节出现锯齿波是什么原因？

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题：模糊rbf神经网络控制一阶惯性滞后环节出现锯齿波是什么原因？ 回答： 出现锯齿波的原因是因为控制器的输出跟实际的输出存在一定偏差，导致系统出现了振荡。具体原因可能是：

1. 控制器参数的选取不合适，可能是网络层数或神经元个数的选择过多或者过少，或者是学习率的设置不合理等。
2. 策略的制定不合理，可能是建模不足或者控制方法不够稳定等。 解决方法：
3. 针对参数的问题，需要通过试-and-error 来不断优化，尝试不同的参数组合，比如增大神经元的数量、调整学习率等，找到合适的参数。
4. 对于策略的问题，可以采用更优化的建模方法，例如同时将PID控制器集成到子区间内，协同优化。 参考代码：

import numpy as np
# 模拟一阶惯性滞后环节
class FirstOrderLag:
    def __init__(self, K=1, T=1):
        self.K = K
        self.T = T
        self.y = 0
    def update(self, u, dt):
        dydt = (u - self.y) / self.T
        self.y = self.y + dydt * dt
        return self.K * self.y
# 模糊RBF神经网络控制器
class RBFNNController:
    def __init__(self, rbf_num, input_num, output_num):
        self.rbf_num = rbf_num
        self.input_num = input_num
        self.output_num = output_num
        self.centers = np.random.rand(rbf_num, input_num)  # 随机初始化中心
        self.weights = np.random.rand(rbf_num, output_num)  # 随机初始化权重
    def calc_activation(self, input_data):
        euclidean_dist = np.sum(np.power((input_data - self.centers), 2), axis=1)
        return np.exp(-euclidean_dist)
    def output(self, input_data):
        activation = self.calc_activation(input_data)
        y = np.dot(activation, self.weights)
        return y
    def adjust_weights(self, input_data, target_data, learning_rate):
        activation = self.calc_activation(input_data)
        error = target_data - np.dot(activation, self.weights)
        self.weights += learning_rate * np.outer(activation, error)
# 创建模拟数据
dt = 0.1
t = np.arange(0, 10, dt)
u = np.sin(t)
y_real = FirstOrderLag(1, 2).update(u, dt) + 0.2 * np.random.randn(len(t))
y_target = np.zeros_like(y_real)
controller = RBFNNController(10, 1, 1)
# 训练RBFNN控制器
learning_rate = 0.01
for i in range(5000):
    for j in range(len(u)):
        input_data = np.array([y_target[j]])
        target_data = np.array([u[j]])
        y_pred = controller.output(input_data)
        controller.adjust_weights(input_data, target_data, learning_rate)
        y_target[j] = y_pred
# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t, u, 'r-', linewidth=2, label='input')
plt.plot(t, y_real, 'k-', linewidth=2, label='real')
plt.plot(t, y_target, 'b-', linewidth=2, label='target')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(t, y_real - y_target, 'r-', linewidth=2, label='error')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

上面的代码实现了在一阶惯性滞后环节中使用RBFNN控制器来进行控制，其中 RBFNNController 类实现了RBF神经网络的构建和训练， FirstOrderLag 类模拟了一阶惯性滞后环节。在训练过程中，我们需要不断调整控制器的参数，最终通过对控制器的优化，使其产生的输出与实际系统输出的偏差越来越小，从而消除锯齿波。