算法优乐园 985博士,致力于智能优化算法原理。公众号:算法优乐园。关注今天使用MATLAB语言简要编写了一个利用RBF神经网络优化PID参数的程序。 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...
【电机仿真】基于BP神经网络PID参数整定双闭环直流调速Matlab/Simulink仿真 Kisorge 7541 0 17:37 径向基神经网络 yazhoulong2019 2.2万 60 03:31 基于RBF-PID控制器的风力发电系统simulink建模与仿真 可编程芯片开发 270 0 23:42 RBF_PID代码和Simulink仿真的详细讲解 算法研习代码实现 3339 0 ...
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...
output = pid_control(motor_state, Kp, Ki, Kd);% 根据控制器输出调整RBF神经网络 input = output...
混沌蚁群算法RBF神经网络PID控制电动机控制RBF神经网络是一种基本上不依赖于模型的数学工具,具有较强的学习能力和自适应能力,适合于对电动机这类具有不确定性和高度非线性系统进行控制.然而RBF神经网络本身也存在着一些明显的缺陷;一方面它对初始参数的设置具有很强的依赖性,一旦初始参数给定有误,那么将得不到最优化的...
RBF神经网络结合PID控制系统优化方案及应用实现
为了更好地解决常规PID控制精度差,无自适应性,跟随性能差等问题,将RBF神经网络与常规PID控制算法结合起来,可以实现动态辨识,利用神经网络的学习能力,可以根据控制环境在线修正PID控制的比例,积分,微分参数,使其更加符合调节需求,从而能够提升系统的实时性以及适应性,通过加入阶跃信号和正弦信号两种不同的信号,基于Matlab软...
基于RBF神经网络的PID控制系统优化控制研究
采用基于梯度下降算法优化RBF神经网络,它将神经网络和PID控制技术融为一体,既具有常规PID控制器结构简单、物理意义明确的优点,同时又具有神经网络自学习、自适应的功能。因此,本文通过对RBF神经网络的结构和计算方法的学习,设计一个基于RBF神经网络整定的PID控制器,构建其模型,进而编写M语言程序。运用MATLAB软件对所设计...
PID算法是控制工程中的一种经典控制理论,其在控制系统中作用效果明显,适用范围广,在目前的实际工程应用中仍然是一种影响力最大适用最多的控制系统。 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...