一. BP神经网络算法 BP神经网络一般分为输入层、输出层、隐藏层,同层结点相互独立,以3-5-3的三层前馈网络结构为例。 具体算法参考:简单的三层BP神经网络算法 二. BP-PID控制结构 (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...
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 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...
至此,单神经元PID算法就实现了,当然有很多进一步优化的方式,都是对学习规则算法的改进,因为改进了学习规则,自然就改进了单神经元PID算法。 4、单神经元PID总结 前面我们已经分析并实现了单神经元PID控制器,在本节我们来对它做一个简单的总结。 与普通的PID控制器一样,参数的选择对调节的效果有很大影响。对单神经...
BP神经网络是一种常用的人工神经网络,通过反向传播算法进行学习和适应。它可以用来建模非线性关系、解决分类和回归问题等。BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成,通过调整权重和偏置项,使得网络的输出接近于期望输出。 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...
将BP神经网络与PID控制器相结合,可以克服传统PID控制器在处理非线性、时变和MIMO系统时的局限性。具体而言,可以使用BP神经网络来精确建模控制对象的非线性行为,并将其应用于PID控制器中,实现自适应调节。 在实际应用中,可以按照以下步骤进行基于BP神经网络的PID控制器设计: (1)收集系统输入输出数据,并进行预处理,例...
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。
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...
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。
一、传统PID 控制 数字PID 控制算法分位置式和增量式两种，工程上常用的增量式PID 控制算法，其控制算式为：式中，p K 为比例系数，I K =p K /T T 为积分系数，/D D K T T =为微分系数，T 为采样周期，I T 为积分时间，D T 为微分时间，()e k 为t kT =时刻的误差。上述PID 控制算法易于用...