bp优化pid控温算法代码 【核心代码】ts=0.01; sys=tf(1,[4,64,341,605],'inputdelay',5); %建立被控对象传递函数 dsys=c2d(sys,ts,'z'); %把传递函数离散化 [num,den]=tfdata(dsys,'v'); %离散化后提取分子、分母 for k=1:1:2000 time(k)=k*ts; rin(k)=40; yout(k)=-den(2)*y_...
基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优化BP(Back Propagation)神经网络的PID控制算法是一种结合智能优化技术和传统控制方法的先进方案。在这一方法中,PSO 用于优化 BP 神经网络的权重和偏差参数,然后利用优化后的神经网络设计PID 控制器的参数。这种方法能够提高 PID 控制器的性能,如快速响应和更好的鲁棒...
xi=[u(1),u(3),u(5)];%神经网络训练的3个输入,期望值、误差以及实际值 epid=[x(1);x(2);x(3)];%用于传给pid控制器的误差%3个状态变量(偏差、偏差和、偏差变化量)(31矩阵,列向量) I=xiwi’;%隐含层的输入(31矩阵) for j=1:1:5 Oh(j)=(exp(I(j))-exp(-I(j)))/(exp(I(j))+e...
基于S 函数的 BP 神经网络 PID控制器及 Simulink 仿真 这篇文章介绍了一种比较简单的BP-PID应用,对于MATLAB中的S函数都用通用的格式:function [sys,x0,str,ts]=函数名(t,x,u,flag)。 这里给出一种基本的BP-PID控制器的S函数代码: function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = BPPID(t,x,u,flag...
基于BP神经网络得PID自适应控制——simulink平台(详细分析过程+完整代码+仿真结果)(一) 一、神经网络简介和人工神经元模型 1. 连接权(突触权值) 2. 求和单元(加法器) 3. 激活函数(非线性) (1) 阈值激活函数 (2) 分段线性激活函数 (3) sigmoid激活函数 ...
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...
程序代码: %基于BP神经网络的自整定PID控制仿真 clear all; close all; yite= 0.25;%学习速率η=0.25 alfa = 0.05;%动量因子α=0.05 S=2;%选择输入信号的类型(1:单位阶跃信号;2:正弦信号) input= 4;%输入层节点数 hidden=5;%隐含层节点数 output=3;%输出层节点数 if S==1%S=1时,输入信号为单位阶...
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...
简介:【PID优化】基于粒子群算法结合BP神经网络优化PID控制附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统 ...
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