?? ANN-PID技術資料

?? 資源總數:1960
?? 源代碼:13704
探索ANN-PID技術的前沿應用,結合人工神經網絡與PID控制算法,實現更精準、自適應的控制系統設計。適用于工業自動化、機器人技術及復雜動態系統管理等領域。本頁面匯集了1960份精選資源,包括最新研究成果、實用案例分析及開發工具包,助力工程師掌握這一高效控制策略,提升項目性能與穩定性。立即訪問,開啟您的智能控制之旅!

?? ANN-PID熱門資料

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電加熱爐是典型工業過程控制對象,其溫度控制具有升溫單向性,大慣性,純滯后,時變性等特點,很難用數學方法建立精確的模型和確定參數。而PID控制因其成熟,容易實現,并具有可消除穩態誤差的優點,在大多數情況下可以滿足系統性能要求,但其性能取決于參數的整定情況。且快速性和超調量之間存在矛盾,使其不一定滿足快...

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針對硫化鎳礦選礦浮選工業過程中液位控制進行數學分析,建立 BP預測模型并實施多浮選槽液位控制方法,利用目前工程領域流行的 MATLAB 7.0中提供的神經網絡工具箱,對網絡模型進行訓練和仿真,為有效抑制各槽液位擾動、實時調整各浮選槽液位和實現浮選指標的提高提供了有效的途徑。仿真結果證明了BP神經網絡...

?? ?? 凌云御清風

為了實現對直流電機快速、準確調速的要求,提出了一種基于串口通信的直流電機PID調速系統設計方案,并實現系統的軟硬件設計。采用按鍵、OLED顯示屏等人機交互工具進行參數設置及顯示,通過PID控制器閉環反饋控制調節PWM信號,串口與上位機通信實現對數據的客觀分析。測試結果表明,該系統具有運行穩定、調速準...

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文中將BP神經網絡的原理應用于參數辨識過程,結合傳統的 PID控制算法,形成一種改進型BP神經網絡PID控制算法。該算法利用BP神經網絡建立系統參數模型,能夠跟蹤被控對象的變化,取得較高的辨識精度。針對BP神經網絡對權系初始值敏感的缺點,優化BP神經網絡的初始權系數。通過BP算法修正BP網絡自身權系...

?? ?? cxl274287265

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