条件下过程参数甚至模型结果都会发生变化如变结构变参数非线性吋变等不仅难以建立受控对象精确的数学模型而且pid控制器的控制参数具有固定形式不易在线调整难以适应外界环境的变化这些使得pid控制器在实际应用中不能达到理想的效果越來越受到限制和挑战o因此如何使pid控制器具有在线自整定其参数的功能是自从使用pid控制以来...
PID控制器中的P指的是Proportional,即比例,反映参数为比例因子,是对输入到目标趋近速度影响最大的因子,其线性控制系统的驱动;I指的是Integral,即积分,反映参数为积分因子,是对于误差的累计,从而根据之前的误差来修正本次误差的修正;D指的是Derivative,即微分,反映参数为微分系数,是对于抑制误差的修正,防止过度...
,PID 控制是工业控制中最常用 的方法。这是因为 PID 控制器结构简单、实 现简单 , 控制效果良好 , 已得到广泛应用。据 统计 , 在目前的控制系统中 ,PID 控制占了绝大 多数。但是 , 他具有一定的局限性 : 当控制对 象不同时 , 控制器的参数难以自动调整以适 ...
•PID控制器是一种线性控制器，它根据给定值与实际值的偏差构成控制量。常规PID控制离散算法为：1PID控制原理 •对于实际的工业生产过程来说，往往具有非线性、时变不确定性等，应用常规的PID控制便不能达到理想的控制效果;而且PID控制器由于参数整定困难，在实际应用中往往参数整定不良、性能欠佳，对于运行的工况...
基于RBF神经网络整定的PID控制器设计及仿真. 摘要. 目前,因为PID控制具有简单的控制结构,可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能,在实际应用中又较易于整定,所以广泛应用于过程控制和运动控制中,尤其在可建立精确模型的确定性控制系统中应用比较多。然而随着现代工业过程的日益复杂,对控制要求的逐步增高(如稳定...
一种基于RBF神经网络的分数阶PID控制器的参数整定方法,包括以下步骤:S1,初始化网络各参数;S2,采样得到输入给定r(k)和系统输出y(k),得到系统控制误差e(k);S3,在线构造动态RBF神经网络,同时调整动态RBF网络各参数,得到神经网络辨识器的输出ym(k)以及被控对象的Jacobian辨识信息;S4,根据系统误差函数,用梯度下降的...
基于S7-300的智能算法实现(RBF神经网络自整定PID控制)
2.2 节点基宽参数 紧接上文,手动调节自抗扰控制中的参数非常费时费力,有时候可能控制效果不好,因此考虑采用神经网络算法对控制器参数进行自适应调节。 自抗扰控制采用误差反馈的非线性组合来输入控制量,对控制器性能影响比较大。通过借鉴智能控制对PID控制器参数整定的方法,将神经网络引入自抗化控制器,设计基于神经...
神经智能PID控制器可分为两大部分：神经网络辨识器，通过辨识器来辨识被控对象的模型和特征；在辨识的基础上通过神经网络控制器实现PID参数在线调整和优化。控制系统建模 被控对象的数学描述stewart平台运动控制系统控制原理图如下所示，该电液位置伺服控制系统各液压缸的控制互相独立的，并且各分支的结构和控制系统的组成...
而PID控制器的3个参数则决定着整个系统的控制效果,因此,为了使得燃煤锅炉燃烧控制系统能够更稳定、经济地运行,将RBF神经网络融合到PID控制器中,利用RBF神经网络的自学习能力去调整PID控制器的3个参数,设计一种基于RBF神经网络整定参数的PI...