基于BP神經網絡算法PID控制器的研究與仿真
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...
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...
針對傳統PID控制系統參數整定過程存在的在線整定困難和控制品質不理想等問題,結合BP神經網絡自學習和自適應能力強等特點,提出采用BP神經網絡優化PID控制器參數。其次,為了加快BP神經網絡學習收斂速度,防止其陷入局部極小點,提出采用粒子群優化算法來優化BP神經網絡的連接權值矩陣。最后,給...
傳統的PID控制對于控制模型不確定并具有非線性特性的對象時,存在參數難以整定、控制效果不好的缺點,文中提出了一種基于蟻群算法的PID調節算法,即利用蟻群算法動態調節PID的參數,實現對配料系統的控制,通過實驗仿真的方式證明了該方法具有良好的控制效果及適應性。...
該系統采用自校正控制原理和常規PID控制相結合的算法!能快速整定出PID控制器的參數...
一、調節器的作用 二、調節器的控制規律 三、總結——調節器控制規律 1)調節器的控制規律是指其輸出信號與輸入偏差的函數關系,工業用調節器常用PID 控制規律。 2)對于一臺實際的...