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]...
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。 PSO算法是一...
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)。
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。 PSO算法是一...
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。
基于S函数.m文件的BP神经网络, 视频播放量 49、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 琪琪小学姐, 作者简介 需要代做联系威,aa4715757,相关视频:BP神经网络_PID控制simulink仿真,“南梁模拟器”——史上最强变声算法KTUM正式发布,研发
利用神经网络的自学习这一特性,并结合传统的PID控制理论,构造神经网络PID控制器,实现控制器参数的自动调整。 基于BP神经网络的PID控制器结构如图4所示。控制器由两部分组成:一是常规PID控制器,用以直接对对象进行闭环控制,且3个参数在线整定;二是神经网络NN,根据系统的运行状态,学习调整权系数,从而调整PID参数,达到...
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...
基于BP神经网络的PID控制器及仿真设计 1. 引言 PID(比例-积分-微分)控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史,因其具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高、直观性好等优点被广泛的应用于工业过程控制及运动控制中。常规PID控制效果的优劣,不仅仅取决于控制系统模型的精确程度,还必须调整好三个参数的关系,而这种关系...