1 概述 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...
%,基于BP神经网络PID控制+Simulink仿真,例程(传递函数为高阶修改版,MATLAB R2019a亲测可用) function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = exppidf(t,x,u,flag) switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes; case 1, sys=mdlDerivatives(t,x,u); case 2, sys=mdl...
1、智能控制智能控制BP 神经网络的自整定 PID 控制仿真PIDPID控制器结构简单、实现简单,控制效果良好,已得到广泛应用。但是,PID具有一定的局限性:被控制对象参数随时间变化时,控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。为了使控制器具有较好的自适应性,实现控制器参数的自动调整,可以采用神经网络控制的方法。利用...
51CTO博客已为您找到关于BP神经网络pid参数优化matlab代码的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及BP神经网络pid参数优化matlab代码问答内容。更多BP神经网络pid参数优化matlab代码相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和
其实,大道理我们都懂,却不知道一些实际的操作问题,比如如何用MATLAB进行仿真。看了些资料,发现现在仿真基于BP神经网络的PID控制器的方法有以下几种: 1)编写代码实现。直接编写M文件,用代码的方式来实现BP网络的权值调整,以及最终的控制器输出等。 2)将神经PID控制器编写成S函数,然后将其封装成simulink模块,直接在...
通过调整神经网络PID控制器的参数，我们可以实现对方波信号的跟踪。可以用Matlab等工具编程实现神经网络PID控制器，并在实验室等环境下对其进行调试和优化。在实际应用中，可以将其应用于工业自动化、机器人控制、航空航天等领域。总结 本文基于神经网络的自适应PID控制器能够实现自动调整PID参数，更好地适应实际控制需求。
为了更好的理解下面的程序代码,先要理解Matlab中的几个函数 通过(:)把一个矩阵变为一个列向量 通过reshape函数,从列向量里任意组成矩阵如c=reshape(b,3,8),b中元素按顺序排成一个3*8的矩阵,也就是还原了矩阵a, c=reshape(b(10:24),3,5),b中第10个元素到第24个元素,按顺序排成一个3*5的矩阵。
基于BP神经网络的PID参数智能整定
编程语言Matlab语言简介 29 19812 5.2 BP神经网络自整定PID控制器的编程实现 30 20749 5.2.1参数初始化核心代码 30 12517 5.2.2 前馈计算核心代码 30 14420 5.2.3 误差反传核心代码 31 14036 5.3 BP神经网络自整定PID控制器的仿真 32 8158 5.4 BP神经网络近似PID控制器的编程实现 38 3660 5.5 BP神经网络...
编写大量复杂而烦琐的源程序代码进行仿真,一是编程复杂、工作量,一l¨《(pL魄F鳓l年31羁一1一⋯⋯安徽工业大学电气信息学院李绍铭赵伟LiShaomingzhaoWei【摘要】本文以BP神经网络PID控制器的SinluIink仿真为例,介绍了复杂控制规律的S函数构造方法.给出了基于MATLAB语言的BP神经网络PID控制器的S函数仿真模型,及该...