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}...
经典的增量式数字PID的控制算法为: 采用三层BP神经网络结构。 输入层神经元个数可根据被控系统的复杂程度选取。可从如下参数中选取,系统输入 ,系统输出 ,系统误差 ,和误差变量 ,可在系统误差e的基础之上再加上其他参数输入,使BP神经网络能够适应更为复杂的系统的PID参数整定。 隐层神经元的个数视被控系统的复杂...
人工神经网络的基本单元是神经元模型,其主要包括三个基本要素: 1. 连接权(突触权值) 一组连接(对应于生物神经元的突触),连接强度由各连接上的权值表示,权值为正表示激活,为负表示抑制。 2. 求和单元(加法器) 一个求和单元,用于求取各输入信号的加权和(线性组合)。 3. 激活函数(非线性) 一个非线性激活函数,...
③可以看到,控制器编写的方法不同,虽然控制器优化的参数会有差异,但是得到的控制输入大小和趋势相同。 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...
PID控制器是目前在实际控制系统中使用最多的控制方法,增量式PID通过位置式PID相减得到,不用做累加计算,更加适合于计算机运算。增量式PID表达式为: 2. BP-PID推导 BP神经网络是比较简单的前馈神经网络,包括正向计算输出结果和反向球梯度更新参数两个过程,网络在这里的作用就是拟合一个非线性关系,简单的来说就是根据系...
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...
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: ...
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...
由图3可知,在MPSO-BP-PID控制器工作过程中,第一步是由MPSO算法优化BP神经网络。在此过程中MPSO算法结合PID控制对象的控制误差error(k)对神经网络的隐含层权值wij及输出层权值woj进行优化更新,从而为BP神经网络提供优化过的权值,得到PID最优化的控制参数kp,ki,kd;第二步,在控制参数的作用下,由PID控制器输出最优...
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...