在竞争学习时,网络各输出单元相互竞争,最后只有一个最强者被激活。 一篇写不完,转到下一篇继续写基于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)(二)。
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...
(3)模糊控制和PID控制器两者的结合具有模型控制灵活而适应性强的优点,又具有PID控制精度高的特点。适用于工业控制过程中大滞后、时变、非线性的复杂系统,它可以不要求掌握受控对象的精确数学模型,而根据人工控制规则组织控制决策表,然后由该表决定控制量的大小。 (4)神经网络和PID控制器相结合的神经网络PID控制。神经...
融合了BP神经网络和传统PID控制器的BP-PID控制器,采用了结构设计为4-5-3的轻量化3层BP神经网络结构。输入层有控制系统期望输出值、控制系统误差与控制量、控制系统输入值等4个变量,对系统输入值进行控制;由5个神经元组成的中间层;与输出层对应的是PID控制器的三个参数Kp、Ki和Kd。 BP神经网络通过对PID控制器...
1、神经网络PID控制器的设计及仿真一、传统PID控制数字PID控制算法分位置式和增量式两种,工程上常用的增量式PID控制算法,其控制算式为:u(k)=u(k1)+Kpe(k1)+KIe(k)+KDe(k)2e(k1)+e(k2)T/TIKp为比例系数,KI=式中,KpT/T为积分系数,KD=TD/T为微分系数,T为采样周期,TI为积分时间,TD为微分时间,e(k)...
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 ...
所述的bp网络自整定pid控制算法克服了传统控制策略参数整定中对于对象模型的过度依赖并充分利用现有pid算法的研究成果在一定程度上解决了bp网络本身所固有的收敛速度慢而对控制过程造成的影响问题使得该算法具有良好的控制品质在工业过程控制中具有较好的应用前景 基于BP神经网络的PID控制算法的教学研究 作者刘强贾鸿莉齐...
用于功能性电刺激精密控制的bp神经网络整定pid算法 bp neural network tuning pid algorithm for precision control of functional elec 上传人:335414·上传时间:2015-01-07 1/5 0% 0% 0% 0% 0%
一种著名的改进算法是自适应学习率BP神经网络算法,该算法可以自动调整学习速率,使得误差函数能够快速收敛。另外,为了解决BP神经网络易陷入局部最优解问题,研究者们提出了一些方法,例如动量因子方法、遗传算法辅助优化方法等。这些改进算法使得BP神经网络在实际应用中更为稳健和高效。 BP神经网络广泛用于PID控制中。PID控制...
神经网络的自适应PID控制算法。 l BP神经网络的结构及特点 多层前向BP神经网络包含一个输出层和一个 输入层,一个或多个隐含层。隐含层的变换函数一 般为非线性函数,如S型函数或双曲正切函数 (tanhX)。输出层的变换函数可以是非线性的,也 可以是线性的,这由输入、输出映射关系的需要而 ...