在控制 系统 中,最早 发展 起 来并 被 广泛 使 用的 就是PID控制算法,其算法简单并且具有良好的适用性和稳定的可靠性。PID 控制适合应用于线性、非动态场合,输入 yd(t)是人为设定的方便 PID 控制器实现的控制量,经过比例、积分、微分环节,再由反馈环节得到反馈值y(t),使得控制量无线接近于我们设定的目标量...
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习能力在线实时调整PID控制参数,提升系统稳定性,针对BP-PID自学习过程中容易陷入局部极小值问题,利用改进的PSO算法对其进行优化,确保BP-PID系统收敛于全局最优解。基于仿真数据开展实验,结果表明,所提方法能够有效提升系统的控制精度和控制稳定度。 PSO算法是...
基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定。通过PSO不断的优化,使得PID控制器的控制反馈误差逐渐接近0,在完成优化迭代之后,对应的参数,即PID控制器的参数。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 版本:MATLAB2022a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29...
但是传统比例-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...
PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个“极值(pbest和gbest)”来更新自己。在找到这两个最优值后,粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置。 3.MATLAB核心程序 net2=xi*(wi'); for j=1:1:H ...
基于PSO优化BP神经网络PID控制器matlab仿真,1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:2.算法涉及理论知识概要PID控制器(比例-积分-微分控制器),由比例单元P、积分单元I和微分单元D组成。通过Kp,Ki和Kd三个参数的设定。PID控制器主要适用于基本线性和动态特性不随时间变
基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定。通过PSO不断的优化,使得PID控制器的控制反馈误差逐渐接近0,在完成优化迭代之后,对应的参数,即PID控制器的参数。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 版本:MATLAB2022a jj for j=1:Npop %速度更新 Vs(j,:) = 0.75*Vs(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - Pops(j,...
粒子群优化算法-Python版本和Matlab函数调用 粒子群优化算法(PSO) PSO(粒子群算法)在处理连续问题上有着较强的能力,因此很适合用来做参数优化,而PID控制器由三个参数组成,它们分别是:Kp 、Ki 、Kd 。 我们可以把PID控制器当做一个“黑箱”,输入为这三个参数,输出为响应曲线,我们要做的就是优化这个响应曲线。
【摘要】 1.课题概述 基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定。通过PSO不断的优化,使得PID控制器的控制反馈误差逐渐接近0,在完成优化迭代之后,对应的参数,即PID控制器的参数。 2.系统仿真结果3.核心程序与模型版本:MATLAB2022afor jj = 1: Iteration jj for j=1:Npop %速度更新 Vs(j,:)... ...
tuning parameters of PID using the PSO technique 다운로드 수: 506 Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS) Library for Simulink 다운로드 수: 12.7K 태그 태그 추가 control design optimization Community Treasure Hunt Find the treasures in MATLAB Central and di...