摘要:PID控制器是过程控制中应用最为广泛的控制器,而传统PID控制器参数整定难以达到最优状态,同时,存在控制结果超调量过大、调节时间偏长等缺点,因此,将变异粒子群优化算法(Mutation Particle Swarm Optimization,MPSO)运用于BP-PID的参数整定过程中,设计了一种高效、稳定的自适应控制器。考虑MPSO的变异机制,以种群...
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...
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...
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...
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。
基才PSO—BP神经网络的PID控制器参数优化方法
利用BP神经网络PID控制器进行优化 PID控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高,被广泛应用于工业控制过程,尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。而实际工业生产过程中往往具有非线性,时变不确定性,因而难以建立精确的数学模型,应用常规PID控制器不能达到到理想的控制效果,在实际...
依据该系统的非线性和时滞性特征，设计基于粒子群优化算法的BP-PID 控制策略。在仿真环境下，与常见控制算法进行动静态特性对比与分析。研究结果表明：PSO 算法有效弥补了BP-PID 自身的收敛速度慢、对网络初始权值依赖强及易陷入局部极值的缺陷，PSO-BP-PID 控制算法不仅能够提高响应速度、减少超调量，而且在动态性能...
双容水箱液位控制自适应模糊 PID 控制器和PID控制对比仿真(含报告) 639 0 01:51 App 基于BP神经网络的PID控制在主汽温控制系统中的应用 487 0 01:06 App 光伏MPPT粒子群PSO控制 1.9万 0 02:32 App (白嫖)电力电子设计入门参考、电赛、TI杯、毕设作品、单片机、课程设计项目源码+原理图PCB+文档分享 浏览方...
徐晓辉 , 宋涛 , 崔迎港 , 司玉龙(河北 工业大学电 子信息 工程学院 , 天津市 , 300401 ) )摘摘要: 针对传统 灌溉 施肥 方式无法切实满足作物生长需求和水 肥 资源 浪费严 重的问 题, 设计一种基于 PSO 和 BP 神经网 络 优化 PID 模型的水 肥 控制系统 ( 系统通过结合作物种植环境水 肥浓 ... ...