针对PID 控制算法和粒子群算法 [ 1 ] 进行详细介绍。 1 ) PID 控制器 PID 控制器是最基础的一种负反馈控制器,控制器的控制方程为: 式中:Kp为比例环节系数;Ti为积分环节常数;Td为微分环节系数。PID 控制器的原理如 图 3 所示。 📚2 运行结果 主函数代码: close all; clear all; clc; %parametry sym...
传统比例-积分-微分(Proportion Integral Derivative,PID)控制器存在参数整定困难,不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络PID控制方法。将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适应学...
神经网络PID控制方法.将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适应学习能力在线实时调整PID控制参数,提升系统稳定性,针对BP-PID自学习过程中容易陷入局部极小值问题,利用改进的PSO算法对其进行优化,确保BP-PID系统收敛于全局最优解.基于仿真数据开展实验,结果表明,所提方法能够有效提升系统的控制精度和控制...
文献]采用人工神经网络技术与预测控制及 控制 相结合的方法,提出了一种基于结构化多层前向神经网络的 次优控制器设计方案,通过对板厚板形综合系统的仿真研究表明,系统不需解耦即可获得满意的控制精度和稳定的鲁棒性。近年来国内在这方面也有很多成果,文献[14]将模糊技术与神经网络技术相结合,提出了一种模糊神经网络解...
摘要 根据本发明的基于粒子群算法优化BP神经网络模型故障诊断方法,包括以下步骤:S1,数据采集;S2,建立BP故障诊断器;S3,确定PSO粒子的维度;S4,初始化粒子的速度及位置;S5,将每一个粒子的每一个初始位置进行赋值,得到PSO‑BP故障诊断器;S6,PSO‑BP故障诊断器对S1中数据进行故障诊断,得到第一诊断结果;S7,计算粒子...
改进二进制粒子群算法在配电网重构中的应用(Matlab实现)【论文复现】 226 -- 0:15 App 【鲁棒优化、大M法、C&CG算法】计及风、光、负荷不确定性两阶段鲁棒优化(Matlab代码实现) 336 -- 0:16 App 基于粒子群算法优化BP神经网络的PID控制算法(Matlab代码实现) 74 -- 0:16 App SCA算法优化脉冲耦合神经网络...
利用粒子群算法优化BP神经网络,获得BP神经网络的权值和阈值,进而构建毛峰茶叶储存时间的PSO‑BP分类模型和方法,本发明的有益效果在于将粒子群算法优化BP神经网络算法应用于茶叶数据中,提高预测茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法。
(Powell-PSO算法)的神经滑模等效控制方法.该方法通过将BP神经网络的输出作为滑模等效控制的切换部分的系数,有效地克服了传统滑模等效控制的抖振现象;利用Powell-PSO算法对神经滑模控制器的参数进行全局优化,提高了离散混沌系统的控制品质.仿真实验结果表明,所提出的方法无需了解离散混沌系统精确模型,具有响应速度快、控制...
摘要 本发明公开了一种基于粒子群算法的微生物发酵优化方法,该方法包括以下步骤:建立微生物发酵数据集、将所述微生物发酵数据集随机分成训练数据集与测试数据集两个部分、构建BP神经网络、对BP神经网络进行训练、对每个所述微生物发酵控制参数进行二进制编码得到粒子初始种群、以BP神经网络作为适应度函数计算每个粒子的适...
一种基于BP神经网络的钻速预测方法和基于BP神经网络以及粒子群算法的钻速优化方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于BP神经网络的钻速预测方法和基于BP神经网络以及粒子群算法的钻速优化方法说明:本发明公开一种基于BP神经网络的钻速预测方法,采集钻井工具的扭矩、钻