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...
基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优化BP(Back Propagation)神经网络的PID控制算法是一种结合智能优化技术和传统控制方法的先进方案。在这一方法中,PSO 用于优化 BP 神经网络的权重和偏差参数,然后利用优化后的神经网络设计PID 控制器的参数。这种方法能够提高 PID 控制器的性能,如快速响应和更好的鲁棒...
摘要:PID控制器是过程控制中应用最为广泛的控制器,而传统PID控制器参数整定难以达到最优状态,同时,存在控制结果超调量过大、调节时间偏长等缺点,因此,将变异粒子群优化算法(Mutation Particle Swarm Optimization,MPSO)运用于BP-PID的参数整定过程中,设计了一种高效、稳定的自适应控制器。考虑MPSO的变异机制,以种群...
但从另一方面来讲,控制算法的普遍适应性也反映了PID控制器在控制品质上的局限性。具体分析,其局限性主要来自以下几个方面: (1)算法结构的简单性决定了PID控制比较适用于SISO最小相位系统,在处理大时滞、开环不稳定过程等难控对象时,需要通过多个PID控制器或与其他控制器的组合,均能得到较好的控制效果。 (2)结构...
基于BP神经网络的PID控制算法 参数优化 刘 旭 （铁岭师范高等专科学校，辽宁 铁岭 112000）摘 要：随着控制理论快速发展，比例积分微分（Proportional Integral Derivative，PID）控制算法广泛应用于工业生产中，依托成熟的控制策略，研究人员将PID 控制算法与其他学科进行有机融合，衍生了全新的控制理论，神经网络就是...
简介: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) 一、 概述 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...
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...
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...
pid神经控制算法网络神经元调整量 基于BP神经网络的PID控制算法的教学研究 作者刘强贾鸿莉齐晶薇 (1、2哈尔滨石油学院3哈尔滨理工远东学院) 项目编号:JG2012010387 摘要:本文研究了一种基于BP算法的PID控制,利用BP算法局部计算简单、非线性映射能力强 的特点,实现对PID控制参数的整定,并利用MATLAB软件进行仿真。首先简要...
所述的bp网络自整定pid控制算法克服了传统控制策略参数整定中对于对象模型的过度依赖并充分利用现有pid算法的研究成果在一定程度上解决了bp网络本身所固有的收敛速度慢而对控制过程造成的影响问题使得该算法具有良好的控制品质在工业过程控制中具有较好的应用前景 基于BP神经网络的PID控制算法的教学研究 作者刘强贾鸿莉齐...