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...
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...
(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...
(1)算法结构的简单性决定了PID控制比较适用于SISO最小相位系统,在处理大时滞、开环不稳定过程等难控对象时,需要通过多个PID控制器或与其他控制器的组合,均能得到较好的控制效果。 (2)结构的简单性同时决定了PID控制只能确定闭环系统的少数主要零极点,闭环节特性从根本上是篆于动态特性的低阶近似假定的。 (3)出于...
[导读]由于传统PID控制器面临参数调整繁琐、实时调适滞后、工况适应局限等挑战,本研究提出了一种以人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)为核心的BP神经网络优化策略。研究表明,ABC算法对蜜蜂觅食行为的模拟机制,显著增强了BP神经网络在参数空间中的探索能力,有效维持了粒子群的多样性特征,构建起了高效的PID控制参数...
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，并随机初始化神经元之间的连接权重。3.设置训练参数：设置学习速率、误差收敛条件和训练迭代次数等训练参数。4.前向传播计算输出：将...
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...
研究发现，将BP 神经网络应用于PID 算法存在收敛速度慢以及网络波动振荡等问题，为了进一步完善该控制理论，该文通过改进BP 神经网络的学习速率和添加动量修正因子的方法来对其进行优化。关键词：BP 神经网络；PID 控制算法；参数优化中图分类号：TP 301 文献标志码：A 图1 BP 神经网络的拓扑结构 输入层 输入 ...
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...
stm32f103 能做出bp神经网络PID在线更新吗 stm32的pid算法,(O)关于程序BUG说明,看最后面的红色字体,视频和源代码中都没有说明(一)PID控制算法(P:比例I:积分D:微分)(二)首先先说明原理,使用的是数字PID算法,模拟PID算法在计算机这样的系统中是不能够直接使用