BP神经网络优化PID控制参数、自适应PID控制Simulink 仿真1、BP神经网络被用来优化控制器的参数,BP神经网络与PID控制器结合可以以提高系统的响应速度和鲁棒性2、由于BP 神经网络PID 控制器能实时调整 PID 控制器的3个参数,因此可以实现对非线性对象很好地跟踪控制。仿真结果
(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...
⛄ 内容介绍 提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的电路参数诊断方法,利用神经网络的非线性问题处理能力进行故障诊断.针对BP神经网络在运算过程中易陷入局部极小的问题,结合遗传算法计算网络参数初始值,寻找最优的隐含层节点数,对网络进行优化.结合实例验证,该方法相对于传统BP神经网络在解决电网电路参数问题上,收敛速...
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；...
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...
本发明的目的在于提高辊缝控制系统在时域模型的准确性,提出一种基于BP(BackPropagation,反向传播)神经网络和PID(proportion、integral、derivative;比例、积分、微分)参数优化的辊缝控制方法,该方法通过在矫直机的PLC(ProgrammableLogicController,可编程逻辑控制器)控制系统中采用BP神经网络优化PID控制器的参数,根据矫直机的...
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...
给定一个电机，就能输出一个PID参数？而且BP神经网络为何一定要用遗传算法优化？
摘要 本发明公开了一种基于BP神经网络和PID参数优化的辊缝控制方法及系统。该方法包括步骤:在预先建立的辊缝控制系统建立BP神经网络并设定初始权值,并执行以下步骤:步骤A:获取在当前时刻k的设定输入值与实际输出值的差值;步骤B:根据该差值计算并调整k时刻的BP神经网络输出的P、I、D参数值;步骤C:根据该差值及P、I、...