1 MPSO-BP-PID控制器整体结构 如图1所示,MPSO-BP-PID控制器由传统PID控制器及MPSO优化的BP神经网络组成。其中,由MPSO优化的BP神经网络部分称为MPSO-BP;而将MPSO-BP用到PID控制参数整定的部分称为MPSO-BP-PID控制器。工作过程中,利用系统输入rin(k)和yout(k)之间的误差信号error(k),同时根据某种性能指标的最...
(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算法参考:PID...
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...
利用BP神经网络PID控制器进行优化.doc,. . . . PAGE / NUMPAGES 引言 PID控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高,被广泛应用于工业控制过程,尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。而实际工业生产过程中往往具有非线性,时变不
(论文)基于BP神经网络的PID控制器设计 PAGE 22 - - - PAGE I- 中文摘要经典PID控制算法作为一般工业过程控制方法应用范围相当广泛,原则上讲它并不依赖于被控对象的具体数学模型,但算法参数的整定却是一件很困难的工作,更为重要的是即使参数整定完成,由于参数不具有自适应能力,因环境的变化,PID控制对系统偏差的...
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...
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。
1、BP神经网络PID控制器结构如下图所示: 图2 神经网络控制器结构图 由图可知:控制器由两部分组成,分别为常规PID控制和神经网络,其中,常规PID直接对被控对象进行闭环控制,并且其控制参数Kp、Ki、Kd为在线调整方式;神经网络,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最优化,使输出层神经元的...
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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...