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...
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隐层: 式中,上标(1)、(2)代表输入层、隐层;f为激活函数,可选...
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...
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,使其学习输入输出之间的映射关系。训练过程是一个迭代...
BP神经网络是一种具有自适应性的模型,可以根据输入和输出之间的关系来自动调整权重和偏置。 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...
基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤_精品 1.收集实验数据:首先需要收集系统的输入和输出数据,包括输入变量(如温度、压力等)和输出变量(如阀门开度、电机转速等)。同时,需要记录系统的环境条件,如温度、湿度等。 2.数据预处理:对收集到的数据进行预处理,包括数据清洗、去除异常值等。确保数据质量的同时,也要注意...
一、BP算法的流程 二、搭建神经网络 总结 彩蛋 前言 BP神经网络是Back Propagation的简写,它是最简单的前馈神经网络之一通常用于初学者对于深度学习的入门。何为深度学习呢?简单来说就是隐藏层超过两层的神经网络。本文将会采用最常用的优化方法以及最细致的过程来复现BP神经网络的搭建。
再次将BP神经网络的算法应用于PID中,介绍了基于BP神经网络P ID整定原理和算法步骤。最后利用 MATLAB/Simulink对BP神经网络PID控制系统进行 仿真,得出BP神经网络的控制效果明显好,它具有很强的自整定,自适应功能。 关键词:BP算法,PID控制,自整定 . ABSTRACT Asa kindof emerginginformationprocessingscience,theneur ...
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