S函数BP神经网络PID控制器Simulink仿真BP网络在人工神经网络中应用最为广泛,文中给出基于MATLAB语言的BP神经网络PID控制器的S函数实现,在此基础上建立BP神经网络PID控制器的Simulink仿真模型,最后给出了该仿真模型应用在非线性对象中的仿真结果.doi:10.3969/j.issn.1674-6236.2014.04.009杨艺北方民族大学电气信息工程学院...
BP神经网络PID控制器end 的核心部分S函数如下: K1--wo+Oh; fori=l:OUT function[sys,x0,str,ts】=exp_pidf(t,x,U,nag) switch flag, c雠0 end 【sys,x0,sir,ts】=mdllnitializeSizes; u_k=K+epid; case2 for sys=mdlUpdates(x,U); j=hOUT c酗e3 sys=mdlOutputs(t,x,n); end c撇{...
基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真杨艺,虎恩典(北方民族大学电气信息工程学院,宁夏银川750021)摘要:BP网络在人工神经网络中应用最为广泛,文中给出基于MATLAB语言的BP神经网络PID控制器的S函数实现,在此基础上建立BP神经网络PID控制器的Simulink仿真模型,最后给出了该仿真模型应用在非线性对象中的仿真结果。关...
sizes.NumInputs=7;%模块输入变量的个数 sizes.DirFeedthrough=1;%模块是否存在直接贯通,1表示存在直接贯通,若为0,则mdlOutputs函数里不能有u sizes.NumSampleTimes=1;%模块的采样时间个数,至少是一个 sys=simsizes(sizes);%设置完后赋给sys输出 x0=zeros(3,1);%系统状态变量设置 str=[]; ts=[0 0];...
基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真
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图4-1 BP神经网络自整定PID控制系统在S函数中,用的BP神经网络的结构,学习速率和惯性系数,加权系数初始值取区间-0.5,0.5 50、上的随机数。输入指令信号分,初始权值取随机值,运行稳定后用稳定权值代替随机值。当BP网络隐含层和输出层初始权值在-0.5,0.5内取随机数,分别为=-0.6394 -0.2696 -0.3756 -0.7023; -...
下面将详细介绍基于BP神经网络的PID整定原理和算法步骤。 一、基本原理: BP神经网络是一种具有反馈连接的前向人工神经网络,通过训练样本的输入和输出数据,通过调整神经元之间的连接权重来模拟输入和输出之间的映射关系。在PID整定中,可以将PID控制器的参数作为网络的输入,将控制效果指标作为网络的输出,通过训练网络来...
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。
以下是基于BP神经网络的PID整定原理和算法步骤: 一、原理: 1.神经网络模型:建立一个具有输入层、隐藏层和输出层的BP神经网络模型,其中输入层接收系统的输入信号,输出层输出控制信号的PID参数,隐藏层的神经元通过学习调整连接权重以优化参数选择。 2.参数训练:基于反向传播算法,通过输入输出样本对神经网络进行训练,使...