智能PID参数自整定技术在伺服系统中的应用

针对常规PID控制参数整定困难,且受时变、非线性等因素影响而不能达到预期控制效果的实际情况,提出了RBF网络动态辨识的BP神经网络PID参数自整定算法.此算法可实现PID控制参数的在线自整定和优化;同时,将算法应用于伺服控制系统中,以VC++6.0和Matlab为开发和仿真工具,对动态辨识神经网络智能PID参数自整定方法进行仿真研究.仿真结果表明,控制算法鲁棒性强、响应速度快,可用于控制参数时变的非线性系统.     

基于神经网络的自整定PID控制器设计

针对非线性时变系统,设计了一种基于神经网络的参数在线自整定PID控制器.该控制器采用基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算法,通过实时在线辨识,建立被控系统的精确模型并得到准确的Jacobian信息;同时将此信息提供给BP神经网络,从而实现PID控制器参数的自动在线整定. 仿真结果表明,该方法提高了算法的精度和速度并具有较快的系统响应和良好的跟踪特性.     

基于BP算法PID控制器的研究

文中主要研究了基于BP算法的PID控制器在非线性系统中的控制效果以及对权值整定初始化的优化.在介绍BP网络基本原理的基础上以非线性控制系统Simulink仿真为例,使用基于BP算法的PID控制器对该系统进行优化和整定,并结合Nguyen-Widrow初始化算法为层产生初始权重和偏置值,使得每层神经元的活动区域能大致平坦地分布在输入空间,实现了对PID参数的实时调节,并且使神经网络的学习和收敛速度加快,大大改善系统的初始运行的稳定性.仿真结果表明,基于BP算法的PID控制器在非线性控制系统中对其参数优化整定具有良好的效果.     

基于BP算法PID控制器的研究

文中主要研究了基于BP算法的PID控制器在非线性系统中的控制效果以及对权值整定初始化的优化。在介绍BP网络基本原理的基础上以非线性控制系统Simulink仿真为例,使用基于BP算法的PID控制器对该系统进行优化和整定,并结合Nguyen-Widrow初始化算法为层产生初始权重和偏置值,使得每层神经元的活动区域能大致平坦地分布在输入空间,实现了对PID参数的实时调节,并且使神经网络的学习和收敛速度加快,大大改善系统的初始运行的稳定性。仿真结果表明,基于BP算法的PID控制器在非线性控制系统中对其参数优化整定具有良好的效果。     

基于神经网络的PID自整定控制系统

文章介绍了一种应用神经网络技术建立的PID自整定控制系统,给出了系统结构,详细分析了BP神经网络和RBF神经网络的结构和学习算法。该系统采用3层BP神经网络,其输出为PID控制器的参数;通过变结构的RBF神经网络辨识控制对象,将得到的输出对输入的梯度信息提供给BP神经网络,BP神经网络根据该信息优化PID控制器参数。仿真结果表明,该系统对于参数扰动较大的非线性系统,其收敛速度快、动态响应能力强、稳定性好,且具有较强的鲁棒性和适应性。     

BP神经网络在PID控制器参数整定中的应用

研究工业控制过程,针对控制器优化问题,PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法.但在实际应用中,对有非线性、时变性系统,无法建立精确模型.为了解决控制参数整定,达到精确控制,改善系统性能,提出一种基于BP神经网络的PID控制器参数整定方法.通过建立三层神经网络模型,在控制过程中将神经网络的隐含层单元分别作为PID的比例(P)、积分(I)、微分(D)单元,从而构造参数自学习的PID控制器,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的在线整定.仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制方法在处理非线性和时变系统时,提高了实时性能,增强系统稳定性,并获得更好的控制效果.     

基于BP神经网络整定的PID控制

为了改善传统PID控制器的控制效果，采用BP神经网络对PID参数进行自整定，并对该系统进行了仿真分析。仿真结果表明，采用BP神经网络整定的PID控制器具有良好的控制品质。     

基于BP神经网络的PID控制研究

PID控制算法是工业控制领域中应用广泛的控制算法,但在实际应用中其参数整定问题一直是一个尚未很好解决的难点.为了解决控制参数整定,改善系统性能,利用BP神经网络技术应用到PID控制器中.通过建立三层神经网络模型,在控制过程中按照梯度下降法修正神经网络的权系数,实现PID神经网络的自学习和逼近任意函数的功能,在控制过程中根据变化实时调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的在线整定.仿真结果表明,引入了BP神经网络的PID控制系统,提高了动态性能,增强系统稳定性和快速性,并获得更好的控制效果.     

基于BP神经网络整定的PID控制

传统PID控制在控制系统中有广泛的应用,但是由于其在参数整定过程中对于对象模型过分依赖,并且参数一旦整定计算好后,在整个控制过程中都是固定不变的,而在实际系统中,由于系统状态和参数等发生变化时,过程中会出现状态和参数的不确定性,系统很难达到最佳的控制效果．为了改善传统PID控制的效果,又充分利用现有PID控制的研究成果,采用BP神经网络对PID参数进行整定,并对该系统进行了仿真分析．仿真结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高．     

基于Internet远程实验系统神经网络控制算法的实现

描述了基于Internet远程过程控制实验系统以及基于BP神经网络整定PID控制算法在此控制系统中的实现。实验者可远程操作实验装置,可远程选择控制算法。测试结果表明应用基于BP神经网络整定PID控制算法于此远程过程控制实验系统中,系统动态响应快、具有较高的控制精度,满足过程控制实验的要求。     

一种基于改进神经网络的系统辨识方法

该文在分析神经网络辨识技术特点及现状的基础上,将BP神经网络结构和遗传算法相结合,设计了一种适用于非线性系统的辨识器模型。该辨识器模型首先建立初始的BP神经网络结构,再利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,从而优化BP神经网络,通过迭代最终建立辨识器模型。最后,通过一个三阶非线性多输入单输出系统的仿真实验证明了所设计的辨识器具有辨识时间短、辨识精度高的特点,为神经网络辨识技术的研究提供了新的思路和方法。     

一种结合PSO及改进BP网络的辨识方法

当辨识神经网络的类型和结构确定后,初始权值等辨识参数直接影响到辨识效果,而依靠先验知识试凑而得的参数值往往难以达到最佳效果。针对这一问题,提出了一种结合粒子群（PSO）算法及引入动量项的改进BP网络的辨识方法,利用PSO对改进BP网络辨识的初始权值/偏置、学习率、动量系数进行寻优,并将优化后的神经网络模型用在控制系统中进行修正,进一步完善辨识模型。应用在热工系统中,仿真结果表明了该辨识方法的有效性。     

BP神经网络的改进算法及其应用

BP（Back-propagation neural network）神经网络是目前应用最为广泛和成功的多层前馈神经网络之一,分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源,并针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法。仿真实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛速度,避免陷入局部最小点。同时．将改进得BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现。使系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识剐率。     

改进BP网络在煤矿通风系统故障检测中的应用

针对BP神经网络传统学习算法步长难以确定的问题,提出了采用基于RLS算法的BP神经网络检测煤矿通风系统故障的方法;简要介绍了BP神经网络的结构,详细介绍了RLS学习算法和仿真过程。仿真结果表明,采用RLS算法的BP神经网络能够满足煤矿通风系统故障检测的要求。     

遗传算法改进BP网络对织物配色的优化研究

深入研究了传统BP网络结构的优化方法,对近年来各学者所提出的新的优化方法进行了分析,并结合织物染色配色的应用领域,深入分析和改进了遗传算法对BP网络进行结构优化的思想,在训练BP网络的同时,利用遗传算法优化BP网络结构,提高了算法效率.最后通过织物染色配色仿真的计算与实验,显示了该算法的有效性.     

BP神经网络PID控制器在工业控制系统中的研究与仿真

针对实际被控对象的时变性和非线性的特点,本文将基于BP神经网络PID的控制器应用于工业控制系统中,同时设计了三层BP神经网络并对BP神经网络PID控制器的算法进行了分析。仿真结果的分析表明：本文所设计的BP神经网络PID控制器在跟随性能、抗扰性能和鲁棒性能方面表现出了良好的控制效果。     

基于BP神经网络的说话人识别技术的实现

说话人识别就是从说话人的一段语音中提取出说话人的个性特征,通过对这些个人特征的分析和识别,从而达到对说话人进行辨认或者确认的目的。神经网络是一种基于非线性理论的分布式并行处理网络模型,具有很强的模式分类能力及对不完全信息的鲁棒性,为说话人识别技术提供了一种独特的方法。BP（Back-propagation Neural Network）是一种非循环多级网络训练算法,有输入层,输出层和N个隐含层组成。首先概述了语音识别技术,介绍了BP神经网络训练过程的7个步骤及其模型,如何建立BP神经网络模型。同时介绍了与其相关的特征参数的提取,神经网络的训练和识别过程,最后,通过编程在Linux系统下实现说话人身份的识别。     

遗传神经网络技术在专家系统中的应用

讨论了神经网络在专家系统中的应用,提出了神经网络专家系统的设计方法,给出了系统的结构,论述了系统实现中的一些技术问题。分析了遗传算法及BP神经网络的理论基础,讨论了遗传算法、神经网络与专家系统的结合方式。在专家系统中应用遗传神经网络技术,具有独创性,理论和实践上都具有重要意义,进一步丰富了选矿专家系统的研究方法。建立相应的遗传神经网络模型,论述了选矿数据预处理的方法、BP神经网络的设计,提出了相关参数的经验选取办法。通过实例验证,模型的预测精度可以达到90％以上。     

一种改进的神经网络机械故障诊断专家系统

针对传统BP神经网络训练中收敛速度较慢的缺点,提出一种基于L-M算法的神经网络应用于机械设备故障诊断的专家系统。论述了神经网络的专家系统结构,并以7216圆锥轴承试验研究为例,建立了基于该算法的故障诊断模型。仿真结果表明:该模型显著缩短了训练时间,具有较高的准确性。运用该神经网络专家系统进行机械故障诊断是有效的。     

基于AIGA-BP神经网络的粮食产量预测研究

为了提高预测粮食产量的准确度,针对BP神经网络进行粮食产量预测时易陷入局部最优的缺陷,主要借鉴免疫系统的浓度调节机制和遗传算法的全局寻优特性,用自适应免疫遗传算法（AIGA）来优化BP神经网络的权值和阈值,并给出了具体的优化过程。用优化的神经网络对粮食产量进行了仿真预测,通过仿真实验表明,与BP神经网络预测法和遗传神经网络预测法对比,优化的网络模型在粮食产量预测中取得了更精确的结果。