基于S函数.m文件的BP神经网络, 视频播放量 73、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 琪琪小学姐, 作者简介 需要代做联系威,aa4715757,相关视频:BP神经网络_PID控制simulink仿真,【Deepseek保姆级教程】2025最全最细自学AI大模型全套教
BP神经网络自适应调节PID控制Simulink仿真 01:14 鲸鱼优化算法优化PID控制器,优化系统性能 01:15 利用模型预测控制工具箱实现时不变与时变模型线性MPC控制 01:11 基于虚拟惯性控制+一次调频+下垂控制的DFIG双馈风力发电机三机九节点仿真模型 科研补给站 197 0 复现论文,基于神经网络-自适应滑模控制船舶无人船...
基于BP神经网络PID控制+Simulink仿真 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 最近在学习电机的智能控制,上周学习了基于单神经元的PID控制,这周研究基于BP神经网络的PID控制。 神经网络具有任意非线性表达能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。利用BP神经网络可以建立参数Kp,Ki,Kd自整定的PID...
function[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes sizes=simsizes;%用于设置模块参数的结构体用simsizes来生成 sizes.NumContStates=0;%模块连续状态变量的个数 sizes.NumDiscStates=3;%模块离散状态变量的个数 sizes.NumOutputs=4;%模块输出变量的个数 sizes.NumInputs=7;%模块输入变量的个数 sizes.DirFeedthrough=1...
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 (2) 分段线性激活函数 (3) sigmoid激活函数 ...
使用SIMULINK可以方便地实现BP神经网络整定的PID控制算法,具体步骤如下: 1.在Simulink模型中添加BP神经网络模块,这个模块可以通过Matlab自动调整PID控制器的参数。 2.设置模型的输入和输出信号,输入信号一般是被控对象的状态或者环境的参数,输出信号是PID控制器的输出。 3.进行仿真,并根据仿真结果反馈调整BP神经网络的...
2 基于BP神经网络自适应PID Simulink仿真分析 2.1 原理简介 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...
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...
SIMULINK仿真 BP神经网络整定的PID控制算法是基 于普通PID算法下的智能优化,能够更准备 地确定PID参数,能够达到更好的效果,其 具体结构图如图2所示. Simulink是MATLAB最重要的组件 之一,它提供一个动态系统建模,仿真和综 合分析的集成环境.在该环境中,无需大量 ...
simulink仿真bp神经网络整定的pid控制.pdf,王雷 (公安海警学院浙江宁波315041) 摘要:PID.控制在生产过程中是一种普遍采用的控制方法,而BP神经网络整定的PlD控制算法是一种比较先进的智能算法。 越性。 关键词:PID控制神经网络SIMUI。INK 中图分类号:TN915.9 文献标识