基于BP神经网络的PID控制器结构如图4所示。控制器由两部分组成:一是常规PID控制器,用以直接对对象进行闭环控制,且3个参数在线整定;二是神经网络NN,根据系统的运行状态,学习调整权系数,从而调整PID参数,达到某种性能指标的最优化。 图4中神经网络采用结构为4-5-3型的BP网络。BP网络是一种单向传播的多层前向网络。
最近在学习电机的智能控制,上周学习了基于单神经元的PID控制,这周研究基于BP神经网络的PID控制。 神经网络具有任意非线性表达能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。利用BP神经网络可以建立参数Kp,Ki,Kd自整定的PID控制器。基于BP神经网络的PID控制系统结构框图如下图所示: 控制器由两部分组成:...
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稳定度。 PSO算法是一...
但是传统比例-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...
基于BP 神经网络的自整定 PID 控制仿真一、实验目的 1.熟悉神经网络的特征、结构及学习算法。 2.通过实验掌握神经网络自整定 PID 的工作原理。 3.了解神经网络的结构对控制效果的影响。掌握用 Matlab 实现神经网络控制系统仿真的方法。二、实验设备及条件 1.计算机系统 2.Matlab 仿真软件三、实验原理在工业控制中...
一、传统PID 控制 数字PID 控制算法分位置式和增量式两种，工程上常用的增量式PID 控制算法，其控制算式为：式中，p K 为比例系数，I K =p K /T T 为积分系数，/D D K T T =为微分系数，T 为采样周期，I T 为积分时间，D T 为微分时间，()e k 为t kT =时刻的误差。上述PID 控制算法易于用...
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稳定度。
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稳定度。
BP-PID神经网络控制器 1. 增量式PID 2. BP-PID推导 3.用于稳定模型的BP-PID仿真 4.总结 1. 增量式PID PID控制器是目前在实际控制系统中使用最多的控制方法,增量式PID通过位置式PID相减得到,不用做累加计算,更加适合于计算机运算。增量式PID表达式为: ...
通过Simulink进行如下图所示的仿真:仿真结果如下图所示:二、基于BP算法的PID控制基于BP神经网络的PID控制系统结构如下图所示,控制器由两个部分组成:经典的PID控制器:直接对被控对象进行闭环控制,并且KP,KI,KD三个参数为在线P,I,D整定;神经网络NN:根据系统的运行状态,调节PID控制器的参数,以期达到某种性能指标的...