(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。 该结构采用增量式PID控制算法,增量式PID算...
但是传统比例-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...
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...
至此,单神经元PID算法就实现了,当然有很多进一步优化的方式,都是对学习规则算法的改进,因为改进了学习规则,自然就改进了单神经元PID算法。 4、单神经元PID总结 前面我们已经分析并实现了单神经元PID控制器,在本节我们来对它做一个简单的总结。 与普通的PID控制器一样,参数的选择对调节的效果有很大影响。对单神经...
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...
然而,传统的PID控制器在处理非线性、时变以及多输入多输出(MIMO)系统时存在一些固有的局限性。为了克服这些问题,本文提出了基于BP神经网络的PID控制器设计方法。 2.BP神经网络 BP神经网络是一种前向反馈的人工神经网络,具有强大的非线性建模能力和自适应性能。它由输入层、隐藏层和输出层组成,每个神经元与前一层的...
BP神经网络是一种常用的人工神经网络,通过反向传播算法进行学习和适应。它可以用来建模非线性关系、解决分类和回归问题等。BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成,通过调整权重和偏置项,使得网络的输出接近于期望输出。 二、PID控制器的基本原理 PID控制器是由比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分组成的,它们分别...
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。
本文将详细介绍基于BP神经网络的自适应PID控制器的设计原理和实现步骤。 1.简介 PID控制器是一种经典的控制方法,通过计算误差的比例、积分和微分部分,调节输出控制量来实现对系统的控制。然而,传统的PID控制器无法处理非线性和参数变化的系统,容易产生较大的误差。而BP神经网络则具有非线性映射和自适应学习的能力,...
为了解决控制参数整定,达到精确控制,改善系统性能,提出一种基于BP神经网络的PID控制器参数整定方法。通过建立三层神经网络模型,在控制过程中将神经网络的隐含层单元分别作为PID的比例(P)、积分(I)、微分(D)单元,从而构造参数自学习的PID控制器,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的在线整定...