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...
综合PID参数整定的发展来看,根据研究方法划分有基于频域的PID参数整定方法和基于时域的PID参数整定方法;根据发展阶段划分有常规PID参数整定方法和智能PID参数整定方法;根据被控对象个数划分有单变量PID参数整定方法和多变量PID参数整定方法;根据控制量的组合形式划分有线性PID参数整定方法和非线性PID参数整定方法等。...
因此,PID 控制 器参数选择至关重要,但是PID控制器控制参数不易 整定,应对复杂工况时效果不佳 [1] ,还需要引入智能算 法进行优化。 粒子群优化算法(PSO算法)是一种基于群体协作的随机搜索算法,该算法参数设置少、收敛速度快、实现简单,常常应用于系统辨识,取得了较好的优化结果[2] 。但是单一的粒子群算法容易陷入...
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 ...
一定程度上可行。遗传算法优化后的bp神经网络来寻找pid的参数 看起来很炫酷的一个问题。不妨分为两个子...
基才PSO—BP神经网络的PID控制器参数优化方法
用于优化BP神经网络PID控制器的网络初始权值矩阵以得到更优的参数.最后通过仿真实验得到其相较于标准粒子群算法有更好的适应度函数曲线,并且其超调量为10.4%,调节时间为0.31 s,均小于同一传递函数下的BP神经网络PID和用标准粒子群算法优化的BP神经网络PID.结果表明该方法相较于BP神经网络PID和用标准粒子群算法优化的...
利用BP神经网络优化PID控制器参数,实现在线整定,达到最优化。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:7 积分 电信网络下载 nginx一键部署脚本 2025-02-10 11:26:40 积分:1 峰值电流模式与平均电流模式 2025-02-09 20:44:50 积分:1 青岛市地铁站和地铁线shp,wgs84坐标 2025-02-09 20:36:56 积分:1 ...
正是由于BP神经网络的这些不足之处限制了其在PID控制器参数优化中的广泛应用。粒子群优化算法(PSO)是一种全局搜索算法,其收敛速度快,算法简单易于实现,用它来优化神经网络的连接权值,可以较好地克服BP神经网络的上述不足之处,从而提高神经网络的收敛速度和学习能力。图2给出了基于PSO-BP神经网络优化PID参数的结构...
经过改进的PSO-BP神经网络对PID参数进行优化的主要步骤为:将BP神经网络的初始权值用改进后的粒子群算法优化,即从最优粒子向量中恢复出神经网络的权值参数矩阵,在此基础上通过BP神经网络在线继续优化调整权值,直到权值最优或满足设置的隐藏的最大时间,完成对PID控制器的3个参数的调节。