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。 关键词:S函数;BP神经网络;PID控制器;Simulink仿真 ...
护协眯 》 即佣 年 月基于神经网络函数的控制器仿真旧一安徽工业大学 电气信息学院李绍铭赵 伟【摘要】 本文以神经网络控制器的仿真为例控制器的,介绍了复杂控制规律的函数构造方法,给出了基于语言的即 神经网络函数仿真模型,及该模型在一非线性对象的仿真结果。采用函数可以充分发挥。的优势,扩充。的仿真功能,...
基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真_信息与通信_工程科技_专业资料。 :: 9 ABCDEF [H2P:: 5HP9 B2EOFIH3/O -EJ/R3 B3R/3EEI/3R :=79 : SEQP :=79 基于 ! 函数的 "# :: 9 ABCDEF [H2P:: 5HP9 B2EOFIH3/O -EJ/R3 B3R/3EEI/3R :=79 : ...
基于S 函数的 BP 神经网络 PID 1972播放 非线性反步法、自适应控制器以及simulink仿真(讲解细致,超容易理解,小刻都听得懂doge) 6.0万播放 S-Function/S函数,一个实例带你直接上手(非线性反步法搭建) 12.6万播放 【机器人控制】机器人机械臂任务空间自适应神经网络控制 4763播放 【机翻双语字幕】使用Xflr5结合si...
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
BP神经网络PID在扭矩标准机上的建模与实现 增加BP神经网络的PID控制逻辑,建立被测扭矩传感器控制系统传递函数Simulink数学模型.通过S函数编辑M文件与Simulink联系,对静重式扭矩标准机控制系统进行Simulink仿真.使用... 刘健东 - 《自动化仪表》 被引量: 0发表: 2022年 ...
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; -...
PID调节规律是连续系统动态品质校正的一种有效方法,它的参数整定方式简便,结构改变灵活(PI、PD、…)。为了克服反应釜温度的时间滞后问题,本文结合BP神经网络控制策略,采用基于BP神经网络的PID控制方法对其进行控制,反应釜温度能自动跟随给定的温度曲线,满足工艺要求。
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...