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...
本发明采用PSO算法优化RBF神经网络的PID控制器,可以使控制系统更加稳定,并且可以有效地抑制永磁同步电机非线性、强耦合的情况。在控制系统运行过程中,RBF神经网络的参数识别模块可以不断的监测电机参数的变化以及参数的实时反馈,PID控制器模块可以不断检测误差的变化,然后通过RBF神经网络模型的学习算法对PID参数进行在线实时...
如上所述的基于pso算法优化rbf神经网络的电机pid控制方法,所述步骤3根据pso算法计算得到的最优粒子确定所述rbf神经网络模型的网络参数包括:基函数网络中心c、连接权值ω和基函数的向量宽度b。 [0022] 如上所述的基于pso算法优化rbf神经网络的电机pid控制方法,所述步骤4建立基于pso算法优化的rbf神经网络的pid控制器结...
一种基于改进鲸鱼算法的RBF神经网络优化方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于改进鲸鱼算法的RBF神经网络优化方法说明:本发明属于神经网络优化的技术领域,具体地说,是一种基于改进鲸鱼算法的RBF神经网络优化方法,将...专利查询请上爱企查
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,基于MATLAB软件中的Simulink环境对控制系统进行仿真.通过对比检验传统PID控制算法与模糊PID控制算法.经过仿真测试结果得出结论:基于RBF神经网络优化的PID控制算法具有响应速度快,超调小等优点,解决了控制温度与负压值过程中滞后和耦合大的问题,显著改善负压供墨系统性能....
一种基于改进麻雀搜索算法的RBF神经网络优化算法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于改进麻雀搜索算法的RBF神经网络优化算法说明:本发明提出一种基于改进麻雀搜索算法的RBF神经网络优化方法,通过改进的麻雀搜索算法来优化RBF...专利查询请上爱企查
摘要 本发明属于神经网络优化的技术领域,具体地说,是一种基于改进GWO算法的RBF神经网络优化方法,通过设置阈值将灰狼种群分为两个子种群,分别执行不同的搜索策略,将改进的GWO优化算法用于寻找RBF神经网络的最优初始参数,建立RBF神经网络的海杂波预测模型,对海杂波进行预测和抑制。本发明通过计算每一代种群的适应度均值,...