(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...
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...
传统增量式数字PID控制算法为: 现引入三层BP神经网络,网络输入层为: j=1,2,...,M隐含层的输入输出为: i=1,2,...,Q其中, 为隐含层加权系数。隐含层是网络的内部信息处理层,负责信息变换。隐含层神经元的活化函数取正负对称的Sigmoid函数: 网络输出层的输入和输出为: 其中, 表示神经网络输出层的三个输出节...
bp算法神经网络pid控制 bp神经网络pid控制仿真实例 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 (4)...
摘要:电动汽车热泵空调系统具有时变性、非线性和滞后性的特点,传统的比例-积分-微分(PID)控制方法无法达到理想的控制效果。针对反向传播(BP)神经网络,推导出其正向和反向传播阶段公式,给出了详细的控制算法设计,在传统PID控制器基础上设计出一种自学习BP神经网络PID控制器。对热泵空调系统模型仿真,结果表明,该控制器具...
BP神经网络控制算法 BP神经网络结构如下图所示: 它是一种有隐含层的3层前馈网络,包括输入层、隐含层和输出层。输出层的三个输出分别对应PID控制器的三个可调参数Kp、Ki和Kd。由于Kp、Ki和Kd不能为负,所以输出层神经元的变换函数取非负的Sigmoid函数,而隐含层神经元的变换函数可取正负对称的Sigmoid函数。
下面将详细介绍基于BP神经网络的PID整定原理和算法步骤。 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...
该系统是基于simulink做的一个BP_PID控制算法的仿真,被控对象是一阶系统, 视频播放量 68、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 3、转发人数 0, 视频作者 程序员小先生, 作者简介 小先生的程序工房,程序员,算法工程师,相关视频:基于simulink的一阶系统动态响应
2.算法步骤 2.1样本数据的采集 在PID控制系统中,需要采集一些样本数据来训练神经网络。可以通过试验或仿真的方式,对控制系统进行加扰动或变动目标值的操作,得到系统的输入与输出数据。 2.2数据的预处理 对采集到的数据进行预处理,主要包括去除噪声、标准化等操作,使得数据更加准确和可靠。 2.3神经网络的构建 根据PID控...
以下是基于BP神经网络的PID整定原理和算法步骤: 一、原理: 1.神经网络模型:建立一个具有输入层、隐藏层和输出层的BP神经网络模型,其中输入层接收系统的输入信号,输出层输出控制信号的PID参数,隐藏层的神经元通过学习调整连接权重以优化参数选择。 2.参数训练:基于反向传播算法,通过输入输出样本对神经网络进行训练,使...