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...
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...
自动调整参数:神经网络能够根据系统的运行状态自动调整PID控制器的参数,降低了对人工干预的依赖。 增强鲁棒性:由于神经网络能够学习并记忆系统的非线性特性,因此对于不确定或时变系统,基于BP神经网络的PID控制能够更好地适应系统变化,提高控制的鲁棒性。 优化控制性能:通过训练神经网络,可以找到最优的PID控制器参数组合,...
2 基于BP神经网络自适应PID Simulink仿真分析 2.1 原理简介 BP神经网络全称是前向传播神经网络,又名反向传播神经网络,一般由3层网络组成:输入层、隐含层(隐层)、输出层。 BP网络结构 下面分别对基于BP网络与PID结合算法: ①输入层: 其中,j=1,2...M表示输入变量的个数,数量取决于控制系统复杂度。 ②隐层: ...