在竞争学习时,网络各输出单元相互竞争,最后只有一个最强者被激活。 一篇写不完,转到下一篇继续写基于BP神经网络得PID自适应控制——simulink平台(详细分析过程+完整代码+仿真结果)(二)。
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...
在这种情况下,智能化算法[6-9]被引入到PID参数调整中,其中神经网络[8]以其具有的非线性特性、优化和自适应控制性能等被引入到PID控制器设计中。但是在其实际应用的过程中,采用BP神经网络所设计的BP-PID控制器时,由于其反向传播学习算法的全局搜索能力弱,易陷入局部最优,其控制效果并不理想,从而限制了神经网络在P...
(3)模糊控制和PID控制器两者的结合具有模型控制灵活而适应性强的优点,又具有PID控制精度高的特点。适用于工业控制过程中大滞后、时变、非线性的复杂系统,它可以不要求掌握受控对象的精确数学模型,而根据人工控制规则组织控制决策表,然后由该表决定控制量的大小。 (4)神经网络和PID控制器相结合的神经网络PID控制。神经...
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...
研究发现，将BP 神经网络应用于PID 算法存在收敛速度慢以及网络波动振荡等问题，为了进一步完善该控制理论，该文通过改进BP 神经网络的学习速率和添加动量修正因子的方法来对其进行优化。关键词：BP 神经网络；PID 控制算法；参数优化中图分类号：TP 301 文献标志码：A 图1 BP 神经网络的拓扑结构 输入层 输入 ...
应用实例在PID控制中,我们将改进的BP神经网络算法应用于控制器设计中。具体步骤如下:1、确定系统的输入输出:首先确定系统的输入输出,即需要控制的变量和可以调节的控制器参数。2、构建BP神经网络模型:根据上文所述的改进方法,构建BP神经网络模型,包括输入层、输出层和中间层,并设置各层神经元数量。3、训练BP神经...
本文首先通过选取适当的坐标系统对旋翼受力进行了近似和简化处理建立其数學模型,根据得到各通道的传递函数,然后使用BP神经网络PID控制方法对四轴飞行器进行控制,实现PID参数自动调整,结果表明BP神经网络PID控制对非线性系统及其参数具有良好的控制效果,而且具有更好的适应性,同时也具有很好的逼近和容错能力。 标签:BP神经...
通过研究可以得出这样的结论,基于BP神经网络整定的PID控制算法不仅在应用一些简单的线性系统上有其优越性,而且在控制非线性系统上也具有很好的应用效果。 4 光照控制系统是具有特定调节功能的非线性系统,它能够认识环境条件的变化,并自动校正控制动作,使系统达到最优或次优的控制效果。典型的光照控制系统如图 4-1所示...
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...