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...
BP神经网络是一种具有自适应性的模型,可以根据输入和输出之间的关系来自动调整权重和偏置。 2.算法步骤 2.1样本数据的采集 在PID控制系统中,需要采集一些样本数据来训练神经网络。可以通过试验或仿真的方式,对控制系统进行加扰动或变动目标值的操作,得到系统的输入与输出数据。 2.2数据的预处理 对采集到的数据进行预...
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...
基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤_精品 1.收集实验数据:首先需要收集系统的输入和输出数据,包括输入变量(如温度、压力等)和输出变量(如阀门开度、电机转速等)。同时,需要记录系统的环境条件,如温度、湿度等。 2.数据预处理:对收集到的数据进行预处理,包括数据清洗、去除异常值等。确保数据质量的同时,也要注意...
%BP based PID Control clear all; close all; xite=0.28;%学习速率 alfa=0.001;%惯性系数 IN=4;H=5;Out=3; %NN Structure(构造,神经网络结构) wi=0.50*rands(H,IN); wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi; wo=0.50*rands(Out,H); wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;%构成变量...
BP 神经网络整定的 PID 控制算法 matlab 源程序 系统为二阶闭环系统。 %BP based PID Control clear all; close all; xite=0.28; alfa=0.001; IN=4;H=5;Out=3; %NN Structure wi=0.50*rands(H,IN); wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi; wo=0.50*rands(Out,H); wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo; x=...
研究的内容主要有:首先介绍了神经网络的概念、控制结构,学习方式等。其次,介绍了人工神经元模型,并对BP神经网络的基本原理及推导过程进行详细阐述。再次将BP神经网络的算法应用于PID中,介绍了基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤。最后利用MATLAB/Simulink对BP神经网络PID控制系统进行仿真,得出BP神经网络的控制效果明显好...
BP神经网络比例微积分反馈控制康复训练为解决功能性电刺激(FES)的电流强度精密控制问题,使电刺激作用效果能准确完成预定的功能动作,利用3层误差后向传递(BP)人工神经网络来整定传统的比例微积分(PID)控制器参数.根据下肢膝关节运动角度准确、稳定、实时地反馈控制FES系统刺激电流强度,并通过PID整体控制过程中偏差的均方...
一种基于BP神经网络整定的PID控制器的算法改进
基于改进BP神经网络算法的PID参数整定