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隐层: 式中,上标(1)、(2)代表输入层、隐层;f为激活函数,可选...
一、BP神经网络与PID控制器的结合BP神经网络,即反向传播神经网络,通过反向传播算法对网络权重进行更新,使得网络的输出值能够逐渐逼近目标值。将BP神经网络应用于PID控制,即通过神经网络对系统的输入和输出数据进行学习,自动调整PID控制器的参数。这样,不仅可以实现自动化控制,而且可以提高系统的鲁棒性和适应性。二、基于B...
BP神经网络PID原理是一种结合了神经网络和传统PID控制策略的控制方法。它利用神经网络的学习能力和逼近能力,对复杂的非线性系统进行建模,并在此基础上实现PID控制。与传统的PID控制器相比,BP神经网络PID控制器具有更好的自适应性和鲁棒性,能够更好地适应各种复杂环境和系统。实现BP神经网络PID控制器的关键步骤包括神经...
一、基本原理: BP神经网络是一种具有反馈连接的前向人工神经网络,通过训练样本的输入和输出数据,通过调整神经元之间的连接权重来模拟输入和输出之间的映射关系。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...
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,使其学习输入输出之间的映射关系。训练过程是一个迭代...
其次,介绍了人工神经元模型,并对BP神经网络的基本原理及推导过程进行详细阐述。再次将 2、BP神经网络的算法应用于PID中,介绍了基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤。最后利用 MATLAB/Simulink对BP神经网络PID控制系统进行仿真,得出BP神经网络的控制效果明显好,它具有很强的自整定,自适应功能。关键词:BP算法,PID控制...
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8.12 配位滴定原理 《大学化学》作为理、工、农、医专业的学科基础课程,首先从宏观上介绍物质的聚集状态的基本性质和化学反应的基本原理,然后阐述在科学研究中定量分析的原理,溶液中的化学平衡以及在滴定分析中的应用,再从微观上介绍物质结构的基本知识。为适应形势的发