在实际应用中,RBF神经网络PID的学习算法通常首先通过训练网络来学习系统的动态行为。在这个过程中,网络会逐渐适应系统的输入和输出关系,并通过PID控制器来调整其内部参数以达到最优的控制效果。一旦训练完成,网络就可以实时地对系统的输出进行预测和控制。总的来说,RBF神经网络PID是一种强大且灵活的学习算法,它在许多领...
output = 0;[~, net] = train(net, input, output);% 根据RBF神经网络调整PID控制器参数 Kp = ...
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...
模糊RBF神经网络PID控制 模糊神经网络算法 0.前言 在学习高斯模糊前我们需要了解几个概念,这样才能帮助我们理解高斯模式是如何实现的。 卷积 卷积核 1.卷积 在介绍高斯模糊之前,我们需要了解一个概念叫做“卷积”。 它是用来实现高斯模糊的核心算法。 卷积大概是做什么事情的呢? 用大白话来说就是按比例合成自己和周...
摘要:采用BP神经网络在线调整PID的三个参数,采用GRNN神经网络作为辨识器在线辨识控制输出对控制输入对象变化的灵敏度信息,提高系统的控制精度,进而编制MATLAB程序进行仿真。该算法经仿真测试,结果表明其控制效果良好,鲁棒性强。 关键词:BP神经网络 GRNN神经网络 PID ...
摘要: 本工作的目的是找到一种自适应控制方案来实现压电驱动平台的精确定位跟踪,这通常是很难控制的本质非线性和未知不确定性。首先,根据所建立的模型和估计的参数,设计了PID滑模控制器。然后,为了减小模型误差的影响,将RBF神经网络集成到控制器中以提高控制性能。最后,提出了一种自适应RBF-PIDSMC控制器,并基于李亚...
rbfpid神经网络控制控对象 节点,s个隐含节点,1个输出节点的三层神经网络。图1RBF神经网络结构图2.2RBF神经网络的学习算法设为网络的输入向量,H=!h1,h2,hs"为RBF的径向基向量,径向基函数采用高斯函数,即:其中:X—n维输入向量;Cj—第j个隐节点的中心矢量;TCj=!cj1,cj2,cji,cjs"j=1,2,sbj———隐节点j的...
高压断路器永磁无刷直流电机操动机构采用直流电机驱动断路器连杆,推动动触头运动,完成分,合闸操作,具备良好的快速响应能力和控制性能.文章构建了无刷直流电机操动机构控制系统仿真模型,详细分析了模糊RBF神经网络PID控制算法以及数学模型.分别用传统PID与模糊RBF神经网络PID控制策略,对高压断路器动触头运动特性控制过程进行了...
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,对于运行的工况适应性很差...
•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...