(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算法参考:PID控制器基本原理 将实际值 y(k) 、设定值x(k)和误差值e(k)作为BP 神经网络的三个输入量。 三. 仿真 Simulink仿真,其中的传递函数是通过系统辨识得到的...
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...
1 /* 神经网络参数自整定PID控制器,以增量型方式实现 */ 2 3 /* NEURALPID vPID,神经网络PID对象变量,实现数据交换与保存 */ 4 5 /* float pv,过程测量值,对象响应的测量数据,用于控制反馈 */ 6 7 void NeuralPID(NEURALPID *vPID,float pv) 8 9 { 10 11 float x[3]; 12 13 float w[3]; ...
①可以看到利用延时模块的搭建控制器参数自适应更为缓和; ②实际中利用状态变量搭建控制器系统更为稳定以及简洁。 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...
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...
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...
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,它们分别对应了系统的比例性能、整定性能和微分性能。PID控制器的输出是由目标值与实际值之间的误差来决定的。比例作用是根据误差的大小进行调节,积分作用是根据误差的积分值进行调节,微分作用是根据误差的变化率进行调节。 三、BP...
根据PID控制器的结构,构建对应的BP神经网络模型。一般来说,BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。输入层接收系统的输入数据,隐含层进行特征提取和非线性变换,输出层得到控制系统的输出。 2.4神经网络的训练 将预处理后的样本数据输入到神经网络中进行训练。训练过程中,通过调整网络的权重和偏置,使得网络的输出与期...
一、基本原理: BP神经网络是一种具有反馈连接的前向人工神经网络,通过训练样本的输入和输出数据,通过调整神经元之间的连接权重来模拟输入和输出之间的映射关系。在PID整定中,可以将PID控制器的参数作为网络的输入,将控制效果指标作为网络的输出,通过训练网络来获取最优的PID参数。 二、算法步骤: 1.确定训练数据集:选...