ki(k) = K(2); kd(k) = K(3);这段代码展示了如何通过神经网络对PID参数进行在线调整，以适应非线性系统的动态变化。神经网络根据输入信号类型和误差信息，实时调整PID控制器的关键参数kp、ki和kd，从而优化系统的控制效果。这种在线调整机制使得控制器能够更加灵活地应对不同的控制需求，特别是在非线性系统环境...
(1)自适应控制思想和常规PID控制器相结合的自适应PID控制或自校正PID控制。它既能自动整定控制器参数、能够适应被控过程参数的变化,也具有常规PID控制器结构简单、鲁棒性好、可靠性高等优点。 (2)智能控制与常规PID控制相结合形成的智能PID控制。它具有不依赖系统精确数学模型的特点,对系统的参数变化具有较好的鲁棒性...
得益于神经网络的强大学习能力和对非线性函数的逼近能力，神经网络可以应用于PID 控制算法中。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；...
其中PID的控制性能主要取决于比例、微分、 积分系数的取值,系数的取值影响系统控制的动态性 能、系统稳定性、超调量等众多方面。因此,PID 控制 器参数选择至关重要,但是PID控制器控制参数不易 整定,应对复杂工况时效果不佳 [1] ,还需要引入智能算 法进行优化。 粒子群优化算法(PSO算法)是一种基于群体协作的随机...
总结一下上面说的，因为PID参数和对象响应特性之间有一种潜在的对应关系，而这种关系可以被神经网络学到...
基才PSO—BP神经网络的PID控制器参数优化方法
用于优化BP神经网络PID控制器的网络初始权值矩阵以得到更优的参数.最后通过仿真实验得到其相较于标准粒子群算法有更好的适应度函数曲线,并且其超调量为10.4%,调节时间为0.31 s,均小于同一传递函数下的BP神经网络PID和用标准粒子群算法优化的BP神经网络PID.结果表明该方法相较于BP神经网络PID和用标准粒子群算法优化的...
针对传统PID参数整定优化过程存在的问题,结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点,提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。同时为了加快BP神经网络学习收敛速度,防止其陷入局部极小点,提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后,给出了一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。 1 PID...
利用BP神经网络优化PID控制器参数,实现在线整定,达到最优化。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:7 积分 电信网络下载 nginx一键部署脚本 2025-02-10 11:26:40 积分:1 峰值电流模式与平均电流模式 2025-02-09 20:44:50 积分:1 青岛市地铁站和地铁线shp,wgs84坐标 2025-02-09 20:36:56 积分:1 ...