通过将RBF神经网络与PID控制策略相结合,我们可以利用神经网络的非线性映射能力和PID控制器的稳定性和鲁棒性来实现对复杂系统的有效控制。此外,RBF神经网络PID的学习算法还可以自我适应和优化其参数,以适应系统的动态变化和非线性的特性。 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
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...
摘要针对工业中的纯滞后现象提出一种智能控制方法,在常规的PID控制器中引 入Smith预估器,对纯滞后时间 r所产生的特性进行预估补偿,同时利用RBF神经网络对PID的参数进行自整定, 在一定程度上增强了系统的鲁棒性和稳 定性.实验证明,此控制方法对纯滞后工业对象进行控制可以得到良好的效果. ...
基于S7-300的智能算法实现(RBF神经网络自整定PID控制)
基于RBF神经网络的智能PID控制算法
二、传统PID的缺点以及为什么我们要使用模糊PID 使用过PID的同学都知道,PID控制器是一个简单但是控制效果非常好的算法。 PID算法有很多种类,包括位置式,增量式,单级,串级等等。 如果参数整定的好,那么在一定的情况下,PID控制器是可以做到非常不错的控制效果(不然也不会应用如此广泛)。
经网络算法与PID 控制器相结合的 Smith -RBF -PID 控制算法。 该方法利用了Smith 预估补偿能克服纯滞后和 RBF 能处理非线性问题、在线自学习整定PID 参数的优点,在调速模块的伺服控制系统中更加有效。 关键词:调速;Smith 预估补偿 RBF 神经网络 PID 控制 ...
10. 针对纯滞后系统的RBF神经网络智能控制的研究 11. 基于BP+RBF神经网络PID高压热动力试验台研制 12. 基于PID神经网络的智能车追逐控制系统研究 13. 基于神经网络的PID控制及其仿真 14. 基于RBF神经网络控制的球杆系统位置控制实验研究 15. 基于BP神经网络PID的漂白温度控制算法的研究 推荐文献 1. 塑料排...
关于最近邻聚类的RBF网络自整定PID控制算法的研究 维普资讯 http://www.cqvip.com
a高性能的调速控制方法称为一个重要的研究方向,本文研究了基于RBF神经网络的PID控制算法。。 The high performance velocity modulation control method was called an important research direction, this article has studied based on RBF the neural network PID control algorithm.。[translate]...