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...
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
摘要:PID控制器是过程控制中应用最为广泛的控制器,而传统PID控制器参数整定难以达到最优状态,同时,存在控制结果超调量过大、调节时间偏长等缺点,因此,将变异粒子群优化算法(Mutation Particle Swarm Optimization,MPSO)运用于BP-PID的参数整定过程中,设计了一种高效、稳定的自适应控制器。考虑MPSO的变异机制,以种群...
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:选择一组适当的PID参数和相应的控制效果指标作为训练数据集,包括输入和输出数据。 2.构建BP神经网络模型:确定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量,并随机初始化...
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...
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...
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...
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...
(1)经典PID控制器。PID控制器是一种线性控制器,根 据系统误差,利用比例参数kp,积分参数kI,微分参数kd对系 统进行控制[9]。PID的控制原理如图1所示。 (2)基于BP神经网络的PID控制器。BP神经网络能根据 系统运行状态, 通过在线学习调节PID控制器的控制参数, 使其 系统性能达到最优[10-11]。 系统总体结构如图2...