一种PID型神经网络控制器.pdf

基于S函数的RBF神经网络PID控制器.doc 基于径向基函数的神经网络的PID控制器 摘要 RBF神经网络在分类问题中得到了广泛的应用，尤其是模式识别的问题。许多模式识别实验证明，RBF具有更有效的非线性逼近能力，并且RBF神经网络的学习速度较其他网络快。本文在具有复杂控制规律的S函数构造方法的基础上，给出了基于MATLAB语言的RBF神经网络PID控制器，及该模型的一非线性对象的仿真结果。关键词：S函数；RBF神经网络PID控制器；Simulink仿真模型径向基函数（RBF-Radial Basis Function）神经网络是由J.Moody和C.Darken在20世纪80年代末提出的一种神经网络，它具有单隐层的三层前馈网络。由于

2018-09-11 约3.48千字 7页立即下载

基于BP神经网络的PID控制器设计.docx 中文摘要经典PIＤ控制算法作为一般工业过程控制方法应用范围相当广泛,原则上讲她并不依赖于被控对象得具体数学模型,但算法参数得整定却就就是一件很困难得工作,更为重要得就就是即使参数整定完成,由于参数不具有自适应能力,因环境得变化,PID控制对系统偏差得响应变差,参数需重新整定。针对上述问题,人们一直采用模糊、神经网络等各种调整PID参数得自适应方法,力图克服这一难题。一般情况下,一个自适应控制系统能够运行,其相应得参数要适应现场状况得变化,因此就必须根据现场得数据对相应得参数进行在线辨识或估计。对非时变参数可以通过一段时间得在线辨识确定下来,但对时变参数系统,必须将这个过程不断进行下去,因此要

2025-04-25 约3.87万字 71页立即下载

基于PID神经网络的控制器研究.pdf 第24 卷第5 期武汉理工大学学报#信息与管理工程版 ol.24No.5 2002年 10月 JOURNALOF WUT (INFORMATION MANAGEMENT ENGINEERING) Oct.2002 :1007- 144X(2002)05- 0032- 04 PID 龙晓林, 苏义鑫 (武汉

2017-07-23 约1.63万字 4页立即下载

基于BP神经网络的PID控制器设计.doc 第 PAGE II 页共 Ⅱ 页毕业论文基于BP神经网络的PID控制器设计基于BP神经网络的PID控制器设计摘要：本文提出了一种基于BP 神经网络的PID 控制方法，充分利用BP 神经网络逼近任意连续有界非线性函数的能力，这种PID 控制方法能学习和适应严重不确定系统的动态特性。文中采用三层前向网络动态BP 算法，达到了在线实时控制的目的，显示了BP 神经网络的PID 控制方法具有很强的鲁棒性，同时也显示了神经网络在解决高度非线性和不确定系统方面的潜能。计算机仿真结果表明，基于BP 神经网络的PID 控制较常规的PID 控制具有更好的鲁棒性和自适应性，能取得良好的控制效果。关键字

2018-12-23 约5.09万字 89页立即下载

神经网络PID控制讲解.ppt 4.3.4 神经网络PID控制;2;3;4;5;;7;8;9; 综上所述，图一所示的神经网络PID控制系统的算法步骤：事先选定NNI BP神经网络的结构，即选定输入层节点数和隐含层节点数；选定学习速率和动量系数。用(-1,1)之间的随机值对NNC和NNI的权值进行初始化，令k=0。采样得。计算 ;11;12;13;14;15;参考书：王永骥、涂健，神经元网络控制，机械工业出版社. P303~307、 P177。;图二 神经网络PID

2017-04-17 约小于1千字 43页立即下载

神经网络PID控制.pptx 神经网络PID控制第1页/共44页 2第2页/共44页 3第3页/共44页 4第4页/共44页 5第5页/共44页 6图二辨识器网络NNI 结构图第6页/共44页 7第7页/共44页 8第8页/共44页 9第9页/共44页 10 综上所述，图一所示的神经网络PID控制系统的算法步骤：事先选定NNI BP神经网络的结构，即选定输入层节点数和隐含层节点数；选定学习速率和动量系数。用(-1,1)之间的随机值对NNC和NNI的权值进行初始化，令k=0。采样得。计算

2023-07-13 约小于1千字 44页立即下载

《PID神经网络控制》课件.ppt *******************PID神经网络控制PID控制是工业过程控制中广泛应用的一种控制方法。神经网络可以学习复杂的非线性系统，提高PID控制的精度和鲁棒性。课程介绍本课程将深入探讨PID神经网络控制理论，并以实践应用为导向，引导学习者掌握该技术在工业自动化领域的应用。课程内容涵盖PID控制基础、神经网络基本原理、PID-NN控制系统设计、以及实际工业系统应用案例分析。学习目标11.掌握PID控制基础理解PID控制器的基本原理和参数的意义，能够运用PID控制器进行系统控制。22.了解神经网络基础知识掌握神经网络的基本概念，并理解神经网络在PID控制中的应用优势。33.学习PID神经

2025-01-12 约4.85千字 30页立即下载

神经网络自适应PID控制.ppt 基于神经网络的自适应PID控制 1 PIDNNC的设计及实现 1 PIDNNC的设计及实现 1 PIDNNC的设计及实现 1 PIDNNC的设计及实现 1 PIDNNC的设计及实现 1 PIDNNC的设计及实现 1 PIDNNC的设计及实现 1 PIDNNC的设计及实现 1 PIDNNC的设计及实现 2 PIDNNC的初始权值的选取 2 PIDNNC的初始权值的选取 2 PIDNNC的初始权值的选取 3 PIDNNC在倒立摆镇定控制中的应用 3 PIDNNC在倒立摆镇定控制中的应用 3 PIDNNC在倒立摆镇定控制中的应用智能控制期末考核作业 * * 1 PIDNNC的设计及实现 2 PI

2017-06-15 约小于1千字 17页立即下载

一种基于神经网络的自校正模糊控制器.pdf

2018-08-06 约小于1千字 9页立即下载

神经网络优化PID控制器的暖通控制系统.pptx 神经网络优化PID控制器的暖通控制系统;引言 神经网络与PID控制器概述暖通控制系统模型建立基于神经网络的PID控制器设计;仿真实验与结果分析实际应用与效果评估总结与展望;引言;暖通控制系统是建筑能耗的主要部分，优化其控制策略对于提高能源利用效率和室内环境舒适度具有重要意义。;;;神经网络与PID控制器概述;;;;暖通控制系统模型建立;;;模型参数辨识;基于神经网络的PID控制器设计;;;;仿真实验与结果分析;;;;实际应用与效果评估;;;;总结与展望;;;THANKS

2024-07-06 约小于1千字 31页立即下载

基于BP神经网络的参数自整定PID控制器仿真研究.pdf 基于BP神经网络的参数自整定PID控制器仿真研究文覃编号：1003-5850(2008)03—0008—03 。基于BP神经网络的参数自整定PID控制器仿真研究 PID ResearchonSimulationof Controllerbased Self—tuning

2019-01-15 约9.27千字 3页立即下载

基于RBF神经网络整定的PID控制器设计及仿真毕业论文.doc.doc 基于RBF神经网络整定的PID控制器设计及仿真摘要目前，因为PID控制具有简单的控制结构，可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能，在实际应用中又较易于整定，所以广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其在可建立精确模型的确定性控制系统中应用比较多。然而随着现代工业过程的日益复杂，对控制要求的逐步增高（如稳定性、准确性、快速性等），经典控制理论面临着严重的挑战。对工业控制领域中非线性系统，采用传统PID 控制不能获得满意的控制效果。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

2017-10-05 约2.43万字 35页立即下载

2025-03-30 约5.69万字 95页立即下载

基于MATLAB的神经网络优化PID控制器的设计与仿真.docx 基于MATLAB的神经网络优化PID控制器的设计与仿真 PAGE 基于MATLAB的神经网络优化PID控制器的设计与仿真 I 摘要目前，工业控制问题已经发展成一个热门研究问题，对各种控制方式的改进也层出不穷。提起控制方法，人们首先想到的就会是PID控制，这是一种发展已经比较成熟的传统控制方法。由于PID控制发展相对较早，所以它的算法已经相对简化得非常简单，但是并不影响其良好的控制性能。PID控制算法，简单来说就是利用理想值与实际值之间的误差，将其进行P、I、D运算，然后再将其线性搭配在一起，去控制被控对象。生物神经网络通过神经末梢突触来相互传递信息，交由特殊神经元来处理这些

2024-09-09 约1.72万字 34页立即下载

神经网络PID控制器在湿法烟气脱硫中的应用研究.pdf 006 2006年7月控制’工程 Jul．2 Control ofChina V01．13，No．4 第13卷第4期 Ensnaring 文章编号：16／1．7848{2006)04-0351-04

2018-01-07 约1.22万字 4页立即下载