在风力发电系统中应用RBF-PID控制器的工作流程如下: 初始化:设置PID控制器的初始参数K_P、K_I和K_D,构建RBF神经网络并初始化隐含层中心和宽度参数。 实时运行:实时采集风力发电系统的状态数据,计算误差信号e(t)。 参数调整:将误差信号e(t)作为RBF神经网络的输入,通过网络计算得到新的PID参数,并据此生成控制输出...
RBF神经网络PID控制的基本原理是通过RBF神经网络对被控对象的雅克比信息进行辨识,并根据设定的整定指标,利用梯度下降法计算出Δkp、Δki、Δkd,从而实现PID参数的自适应调整。 具体而言,RBF神经网络根据PID控制器的输出u(k)和实际输出y(k),辨识出雅克比信息;随后,基于这些雅克比信息,调整PID控制器的Kp、Ki、Kd参数...
基于DRNN辨识的BP神经网络PID控制算法如下:(1)确定BP神经网络结构,并给出个层权系数的初值wij(2)(0)和wli(3)(0)、学习速率η、惯性系数α ;k=1;(2)DRNN网络输入层、回归层、输出层权值赋以小的随机值,并设定网络各层的学习速率和惯性系数;(3)采样得到y(k)、r(k),计算e(k),同时给pj(k)、qij(k)...
本文研究了一种基于神经网络和植物参数估计的新型RBF-PIDSMC控制器用于压电定位平台的轨迹跟踪。首先给出了被控对象及其轨迹跟踪问题。然后详细介绍了RBF-PIDSMC控制器的具体设计,并用李亚普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性分析。仿真和实验结果表明,所提出的RBF-PIDSMC控制器是一种非常有效的压电定位系统轨迹跟踪方法。
RBF神经网络的学习算法 rbf神经网络pid RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。
基于Simulink的BP神经网络自适应pid控制仿真 Joymoss 27:53 基于BP神经网络的PID参数整定与数字识别系统 20211800509 14:59 基于RBF神经网络的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应滑模控制 代码研习社 01:46 科研小助手栗子 3:22:35 这绝对是我看到的最好神经网络!清华大佬精讲6大神经网络(BP、RBF、GRNN、PNN和SOM)3小时带...
RBF神经网络PID是一种特殊的学习算法,它将神经网络训练过程与经典的控制理论中的PID(比例-积分-微分)控制策略相结合。这种算法的主要目标是优化网络的输出以实现系统的精确控制。 RBF神经网络PID算法的基本步骤如下:首先,将系统的期望输出与网络的真实输出之间的误差作为网络的输入。然后,通过调整网络的权重和偏置,使网...
PID参数的自整定提供了一种新的解决方案。本文主要探讨了基于BP 神经网络PID参数自整定的研究。 BP神经网络是一种反向传播神经网络,通过反向传播算法,将网络 的输出与期望输出进行比较,然后调整网络的权重和偏置以减小误差。 PID控制器的参数整定问题可以被视为一个非线性优化问题,BP神经 网络可以有效地对其进行处理...
而RBF神经网络在PID控制中的应用,则为其注入了新的活力。 通过将RBF神经网络与PID控制器相结合,可以实现对控制参数的自适应调整,从而显著提升控制系统的性能。RBF神经网络的非线性映射能力使其能够更好地适应复杂系统的非线性特性,为控制系统提供更精确的控制效果。 结论 RBF神经网络与BP神经网络各有千秋,无法一概而...
国内图书分类号: T P 27 3工学硕士学位论文基于改进R B F 神经网络的P ID 控制硕士研究生: 裴雪红导师: 张静申请学位级别: 工学硕士学科、 专业: 控制理论与控制工程所在单位: 自 动化学院答辩日期: 20 10 年3月授予学位单位: 哈尔滨理工大学