传统增量式数字PID控制算法为: 现引入三层BP神经网络,网络输入层为: j=1,2,...,M隐含层的输入输出为: i=1,2,...,Q其中, 为隐含层加权系数。隐含层是网络的内部信息处理层,负责信息变换。隐含层神经元的活化函数取正负对称的Sigmoid函数: 网络输出层的输入和输出为: 其中, 表示神经网络输出层的三个输出节...
一. BP神经网络算法 BP神经网络一般分为输入层、输出层、隐藏层,同层结点相互独立,以3-5-3的三层前馈网络结构为例。 具体算法参考:简单的三层BP神经网络算法 二. BP-PID控制结构 (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...
3 基于RBF神经网络自适应PID Simulink仿真分析 3.1 原理简介 RBF网络结构 RBF神经网络全称径向基函数神经网络,它的逼近能力很强,但实际上训练能力不如BP神经网络,也是很多场合用BP网络做训练的原因所在。 RBF网络也是一种3层网络,输入映射是非线性的,常用高斯基函数作为非线性映射函数。 式中,X=[x1,x2,...xn]...
3.竞争学习规则 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)。
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...
bp神经网络模糊pid bp神经网络模式识别在当今的工程领域,神经网络已经成为一种重要的工具,用于解决各种复杂的问题。其中,BP神经网络是一种常用的误差反向传播神经网络,能够有效地学习和存储复杂的映射关系。近年来,结合模糊PID控制策略的BP神经网络模式识别方法开始受到广泛关注,这种方法将模糊逻辑和PID控制的优点与神经网络...
最近在学习电机的智能控制,上周学习了基于单神经元的PID控制,这周研究基于BP神经网络的PID控制。 神经网络具有任意非线性表达能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。利用BP神经网络可以建立参数Kp,Ki,Kd自整定的PID控制器。基于BP神经网络的PID控制系统结构框图如下图所示: ...
将MPSO优化的BP神经网络PID控制器应用于非线性模型控制中,被控制对象模型如式(9): 其输入为指数衰减信号,如式(10): rin(k)=e-1.5×k×ts×sin(2π×k×ts)(10) 设种群大小为40,迭代次数为10,粒子群惯性权重为[wmax,wmin]=[0.9,0.4]呈线性递减,加速系数c1=c2= 1.496 2,位置的初始范围设置在[-1,...
BP神经网络整定PID:一种有效的工业控制策略在工业控制领域,PID控制算法一直是最常用的调节器。然而,传统的PID控制方法具有一定的局限性,如无法动态地适应环境和负荷的变化,导致控制效果不稳定。为了解决这些问题,研究者们提出了一种基于BP神经网络的PID整定方法。本文将介绍BP神经网络整定PID的概念、方法、应用案例及其...
1.PID控制器设计原理 PID控制器是由比例环节(Proportional)、积分环节(Integral)和微分环节(Derivative)组成的控制器,其输出信号可以表示为:u(t) = Kp*e(t) + Ki*∫e(t)dt + Kd*(de(t)/dt),其中e(t)为控制系统的输入偏差,t为时间,Kp、Ki和Kd分别为比例系数、积分系数和微分系数。 2.BP神经网络理论...