基于S函数.m文件的BP神经网络, 视频播放量 73、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 琪琪小学姐, 作者简介 需要代做联系威,aa4715757,相关视频:BP神经网络_PID控制simulink仿真,【Deepseek保姆级教程】2025最全最细自学AI大模型全套教
在竞争学习时,网络各输出单元相互竞争,最后只有一个最强者被激活。 一篇写不完,转到下一篇继续写基于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)(二)。
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。 PSO算法是一...
基于RBF径向基神经网络的PID自适应控制MATLAB代码实现 00:35 BP神经网络自适应调节PID控制Simulink仿真 01:14 鲸鱼优化算法优化PID控制器,优化系统性能 01:15 利用模型预测控制工具箱实现时不变与时变模型线性MPC控制 01:11 基于虚拟惯性控制+一次调频+下垂控制的DFIG双馈风力发电机三机九节点仿真模型 科研补给...
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网络与PID结合算法: ①输入层: 其中,j=1,2...M表示输入变量的个数,数量取决于控制系统复杂度。 ②...
基于BP神经网络的自整定PID控制仿真 一、实验目的 1.熟悉神经网络的特征、结构及学习算法。 2.通过实验掌握神经网络自整定PID的工作原理。 3.了解神经网络的结构对控制效果的影响。 4.掌握用Matlab实现神经网络控制系统仿真的方法。 二、实验设备及条件 1.计算机系统 2.Matlab仿真软件 三、实验原理 在工业控制中,...
Matlab Simulink仿真建模 输入为阶跃信号,其参数为默认值,一个简单的闭环控制系统。BP神经网络PID控制器的内部结构如下图所示: S-function的输入为:u=[e(k);e(k-1);e(k-2);y(k);y(k-1);r(k);u(k-1);隐含层+输出层权值系数(k-2);隐含层+输出层权值系数(k-1)]= ...
基于BP神经网络的PID控制器及仿真设计 1. 引言 PID(比例-积分-微分)控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史,因其具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高、直观性好等优点被广泛的应用于工业过程控制及运动控制中。常规PID控制效果的优劣,不仅仅取决于控制系统模型的精确程度,还必须调整好三个参数的关系,而这种关系...
通过Simulink进行如下图所示的仿真:仿真结果如下图所示:二、基于BP算法的PID控制基于BP神经网络的PID控制系统结构如下图所示,控制器由两个部分组成:经典的PID控制器:直接对被控对象进行闭环控制,并且KP,KI,KD三个参数为在线P,I,D整定;神经网络NN:根据系统的运行状态,调节PID控制器的参数,以期达到某种性能指标的...
BP.PID控制中,编写 BP.PID控制程序,完成BP.PID控制器设计,最后对系统进行此种控制方法的控制仿真, 并对不同方法取得的仿真结果进行分析比较,证明BP.PID控制在理论上的可行性与优越 性。 (4)基于Labview编程环境开发虚拟仪器,完成系统数据采集、控制信号发送并对 电液比例位置伺服系统的核心控制元件进行实际特性测试...