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)。
(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...
在这种情况下,智能化算法[6-9]被引入到PID参数调整中,其中神经网络[8]以其具有的非线性特性、优化和自适应控制性能等被引入到PID控制器设计中。但是在其实际应用的过程中,采用BP神经网络所设计的BP-PID控制器时,由于其反向传播学习算法的全局搜索能力弱,易陷入局部最优,其控制效果并不理想,从而限制了神经网络在P...
传统比例-积分-微分(Proportion Integral Derivative,PID)控制器存在参数整定困难,不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络PID控制方法。将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适应学...
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：式中，p K 为比例系数，I K =p K /T T 为积分系数，/D D K T T =为微分系数，T 为采样周期，I T 为积分时间，D T 为微分时间，()e k 为t kT =时刻的误差。上述PID 控制算法易于用...
永磁同步电机 BP 神经网络-智能 PID 滑模观测矢量控制算法 Journal of Detection & Control郑瑞张继祥董学松刘永臻沈洪令
首先确定BP网络的结构,然后计算网络各层的输入和输出,再根据增量式PID控制算法计算控制器的输出,利用BP网络的自学习能力对PID控制器的参数实时在线调整,获得最佳的PID控制参数,再利用模糊控制消除系统静态误差,从而实现直流电机转速的调节.本发明的有益效果在于:采用模糊控制的BP神经网络PID控制的直流电动机调速系统能够...
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%
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 ...