<先进pid控制及其matlab仿真> %单神经元自适应pid   %Single Neural Adaptive PID Controller clear all; close all; x=[0,0,0]'; xiteP=0.40; xiteI=0.35; xiteD=0.40; %Initilizing kp,ki and kd wkp_1=0.10; wki_1=0.10; wkd_1=0.10; %wkp_1=rand; %wki_1=rand; %wkd_1=rand; error_1=0; error_2=0; y_1=0;y_2=0;y_3=0; u_1=0;u_2=0;u_3=0; ts=0.001; for k=1:1:1000    time(k)=k*ts;    rin(k)=0.5*sign(sin(2*2*pi*k*ts));    yout(k)=0.368*y_1+0.26*y_2+0.1*u_1+0.632*u_2;    error(k)=rin(k)-yout(k);        %Adjusting Weight Value by hebb learning algorithm    M=1;    if M==1              %No Supervised Heb learning algorithm        wkp(k)=wkp_1+xiteP*u_1*x(1);  %P        wki(k)=wki_1+xiteI*u_1*x(2);  %I        wkd(k)=wkd_1+xiteD*u_1*x(3);  %D        K=0.06;      elseif M==2          %Supervised Delta learning algorithm        wkp(k)=wkp_1+xiteP*error(k)*u_1;  %P        wki(k)=wki_1+xiteI*error(k)*u_1;  %I        wkd(k)=wkd_1+xiteD*error(k)*u_1;  %D        K=0.12;      elseif M==3          %Supervised Heb learning algorithm        wkp(k)=wkp_1+xiteP*error(k)*u_1*x(1);  %P        wki(k)=wki_1+xiteI*error(k)*u_1*x(2);  %I        wkd(k)=wkd_1+xiteD*error(k)*u_1*x(3);  %D        K=0.12;      elseif M==4          %Improved Heb learning algorithm        wkp(k)=wkp_1+xiteP*error(k)*u_1*(2*error(k)-error_1);        wki(k)=wki_1+xiteI*error(k)*u_1*(2*error(k)-error_1);        wkd(k)=wkd_1+xiteD*error(k)*u_1*(2*error(k)-error_1);        K=0.12;      end        x(1)=error(k)-error_1;             %P    x(2)=error(k);                     %I    x(3)=error(k)-2*error_1+error_2;   %D        wadd(k)=abs(wkp(k))+abs(wki(k))+abs(wkd(k));    w11(k)=wkp(k)/wadd(k);    w22(k)=wki(k)/wadd(k);    w33(k)=wkd(k)/wadd(k);    w=[w11(k),w22(k),w33(k)];        u(k)=u_1+K*w*x;     %Control law        if u(k)>10        u(k)=10;    end      if u(k)<-10        u(k)=-10;    end          error_2=error_1;    error_1=error(k);        u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);    y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);        wkp_1=wkp(k);    wkd_1=wkd(k);    wki_1=wki(k); end figure(1); plot(time,rin,'b',time,yout,'r'); xlabel('time(s)');ylabel('rin,yout'); figure(2); plot(time,error,'r'); xlabel('time(s)');ylabel('error'); figure(3); plot(time,u,'r'); xlabel('time(s)');ylabel('u');

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