在目前的 Simulink 模块中没有找到关于 BP 神经网络的封装，所以说单独使用不能完美的进行设计仿真，这时用到了S函数来连接MATLAB与Simulink的程序，神经网络学习算法于此构造，学习速率为 xite，惯性因子为 alfa，隐含层加权系数为 wi，输出层加权系数为 wo，完成仿真前首先要初始化，仿真开始后首先建立一个传递函数，然后对其进行离散化提取出分子和分母，三个输出分别对应 PID 参数中的Kp、Ki、Kd，然后是对参数的不断更新，该环节反复进行，每次数据方向传播回来后与之前的误差对比，在所有的运行过程中每个神经元的权值和阀值都会自动调整，直到取得最佳解或者达到指定次数才会停止更新。
2022-12-31 09:33:08
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神经元自适应PID算法SCL，VAR_INPUT
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
END_VAR
VAR_OUTPUT
u:REAL;//输出操作值
END_VAR
VAR //定义中间变量
e_i:REAL;u_i:REAL;//e_k为基本偏差量
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;//
u_2:REAL;//
u_3:REAL;//
x:REAL;
i:INT:=0;//integer i实际为整形
wkp_i:REAL;wki_i:REAL;wkd_i:REAL;//加权系数（第i次）
wadd_i:REAL;//权值和
w11_i:REAL;w22_i:REAL;w33_i:REAL;//归一化各权值
2021-06-30 16:58:46
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