%BP based PID Controlclc,clear,close allwarning offxite=0.25; % 学习因子alfa=0.05; % 惯量因子S=1; %Signal type%NN StructureIN=4; % 输入层个数H=5; % 隐藏层个数Out=3; % 输出层个数if S==1 %Step Signalwi=[-0.6394 -0.2696 -0.3756 -0.7023
首先，我们需要定义神经网络的一些基本参数，包括学习因子（xite）和惯量因子（alfa）。这两个参数分别负责调控神经网络的学习速度和历史误差的影响程度。接下来，我们进行一些必要的初始化操作，如关闭所有图形界面、清除警告信息等。同时，我们也设定了信号类型（S）、神经网络的输入层个数（IN）、隐藏层个数（H）以及...
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: 控制器由两部分组成:...
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]...
同时，针对BP-PID在学习过程中可能陷入局部最优的问题， 引入PSO算法进行优化，确保系统能够收敛到全局最优解。通过仿真实验验证，该方法在提升系统的控制精度和控制稳定性方面表现出显著效果。◆ 控制输入分析与可视化 在神经网络的控制过程中， PID神经网络通过不断调整其参数，为被控对象提供适当的控制输入。这...
(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。
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...
BP神经网络整定PID: 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: ...
BP神经网络PID原理是一种结合了神经网络和传统PID控制策略的控制方法。它利用神经网络的学习能力和逼近能力,对复杂的非线性系统进行建模,并在此基础上实现PID控制。与传统的PID控制器相比,BP神经网络PID控制器具有更好的自适应性和鲁棒性,能够更好地适应各种复杂环境和系统。实现BP神经网络PID控制器的关键步骤包括神经...