(1)BP 神经网络:输出节点数为3,对应PID 控制器的 k_{p}、 k_{i}、 k_{d} ,通过神经网络的自学习能力,对三个参数进行调整,将PID 控制器调整为最佳状态。 (2)PID 控制器:采用闭环控制模式,由BP 神经网络提供k_{p}、 k_{i}、 k_{d} ,并在线学习调整。 该结构采用增量式PID控制算法,增量式PID算...
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: 2. BP-PID推导 BP神经网络是比较简单的前馈神经网络,包括正向计算输出结果和反向球梯度更新参数两个过程,网络在这里的作用就是拟合一个非线性关系,简单的来说就是根据系...
至此,单神经元PID算法就实现了,当然有很多进一步优化的方式,都是对学习规则算法的改进,因为改进了学习规则,自然就改进了单神经元PID算法。 4、单神经元PID总结 前面我们已经分析并实现了单神经元PID控制器,在本节我们来对它做一个简单的总结。 与普通的PID控制器一样,参数的选择对调节的效果有很大影响。对单神经...
其中,由MPSO优化的BP神经网络部分称为MPSO-BP;而将MPSO-BP用到PID控制参数整定的部分称为MPSO-BP-PID控制器。工作过程中,利用系统输入rin(k)和yout(k)之间的误差信号error(k),同时根据某种性能指标的最优化,利用MPSO-BP在线实时调整PID控制器kp,ki,kd参数,得到PID调节器的输出u(k),再根据控制对象的传递函数...
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。
然而,传统的PID控制器在处理非线性、时变以及多输入多输出(MIMO)系统时存在一些固有的局限性。为了克服这些问题,本文提出了基于BP神经网络的PID控制器设计方法。 2.BP神经网络 BP神经网络是一种前向反馈的人工神经网络,具有强大的非线性建模能力和自适应性能。它由输入层、隐藏层和输出层组成,每个神经元与前一层的...
为了改善这一问题,本文提出了一种基于BP神经网络的PID控制器的设计方法。 一、神经网络介绍 BP神经网络是一种常用的人工神经网络,通过反向传播算法进行学习和适应。它可以用来建模非线性关系、解决分类和回归问题等。BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成,通过调整权重和偏置项,使得网络的输出接近于期望输出。 二、...
本文将详细介绍基于BP神经网络的自适应PID控制器的设计原理和实现步骤。 1.简介 PID控制器是一种经典的控制方法,通过计算误差的比例、积分和微分部分,调节输出控制量来实现对系统的控制。然而,传统的PID控制器无法处理非线性和参数变化的系统,容易产生较大的误差。而BP神经网络则具有非线性映射和自适应学习的能力,...
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...