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BP神经网络模型预测控制算法的仿真研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为克服被控对象参数变化导致控制精度降低的问题,研究了一种BP神经网络模型预测控制算法。借助最小二乘递推算法在线预测系统模型参数,利用BP神经网络在线预测PID参数以控制被控对象。该算法基于模型预测,首先在线性系统中验证其控制效果,然后将非线性问题作线性处理,采用BP神经网络模型预测PID控制器予以实现控制非线性系统。仿真曲线显示BP神经网络PID控制器用于线性系统可达到高精度控制要求;对于非线性系统有自适应及逼近任意函数的能力。仿真研究表明,该算法与传统BP神经网络PID控制器相比,其自适应能力更强,稳定性更好,控制精度更高。 相似文献
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基于神经网络的模糊自适应PID控制及其实现 总被引:4,自引:0,他引:4
提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器,将模糊控制具有的较强逻辑推理功能、神经网络的自适应、自学习能力以及传统PID控制的优点融于一体,形成了对非精确、非线性对象的良好控制策略。针对模糊神经网络控制器运算量大、收敛慢的特点,硬件上采用数字信号处理器(DS)作为控制,运算单元,以提高系统实用性。对交流伺服系统的实验仿真结果表明,该控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性。 相似文献
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针对锅炉汽包系统的强耦合性和非线性及传统的PID控制方法存在控制精度低、调节时间长等问题,提出了利用基于数据的建模方法,对汽包系统进行误差反向传播(BP)神经网络建模,并对神经网络模型进行泛化能力测试,然后利用基于BP神经网络的PID控制方法设计汽包液位优化控制器.实验仿真结果表明,基于BP神经网络建立的汽包模型具有较好的泛化能力,神经网络PID优化控制器在控制精度高、收敛速度快和鲁棒性强等方面都优于传统PID控制器. 相似文献
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提出在入侵检测系统模型设计中引入神经网络技术,建立了一个基于神经网络的入侵检测系统模型。针对传统BP算法存在的一些固有缺点,提出增加动量项与自适应调节学习速率相结合的改进算法,一定程度上克服了BP神经网络存在的问题。实验结果表明,基于改进的BP神经网络的入侵检测方法具有良好的检测性能。 相似文献
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为了改善针对一般非线性离散时间系统的控制性能,引入"拟伪偏导数"概念,给出了般非线性离散时间系统沿迭代轴的非参数动态线性化形式,并综合BP神经网络以及模糊控制各自的优点,提出了基于BP算法无模型自适应迭代学习控制方案.仿真结果表明,该控制器对模型有较强的鲁棒性和跟踪性. 相似文献
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电机温度过高会造成绝缘性能老化,电机安全性能下降;电机控制系统是典型的非线性系统,电机温度也因此具有时滞性和耦合性的特点,难以建立准确的数学模型;传统的方法对电机温度的控制精度较差,从而导致电机温度失控;为此,提出基于BP神经网络自抗扰控制算法的电机时滞耦合关系下温度控制方法;将BP神经网络与PID控制方法相结合建立电机温度网络自抗扰控制器模型,利用梯度下降法修正电机温度控制器模型的权值系数,从而实现了BP神经网络自抗扰控制器参数的实时调整;实验结果表明,利用BP神经网络自抗扰算法进行电机时滞耦合关系下温度调整,能够有效提高控制的精确度,缩短了控制过程中的时间延时。 相似文献
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针对单输入单输出非线性系统的不确定性问题,提出了一种新型的基于扩展反向传播(BP)神经网络的自适应控制方法。首先,采用离线数据来训练BP神经网络的权值向量;然后,通过在线调节伸缩因子和逼近精度估计值的更新律,从而来达到控制整个系统的目的。在控制器的设计过程中,利用李亚普诺夫稳定性分析原理,保证了闭环系统的所有状态一致终极有界(UUB)。相比传统的BP神经网络自适应控制,所提方法能有效地减少在线调节的参数数目、减轻计算负担。仿真结果表明,该方法能够使闭环系统的所有状态都趋于零,即系统达到稳定状态。 相似文献
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提出了一种新型的基于优化BP神经网络结构的PID控制器(PID-NNC),该控制器将神经网络和PID控制规律融为一体,既具有神经网络自学习,自适应及逼近任意函数的能力,又具有常规PID控制器结构简单,可靠性高的特点,且控制器的算法采用的是优化的BP算法,可以避免网络陷入局部极小点,也可以加快网络的训练速度,所以该控制器可以对具有非线性,时变性和不确定性等复杂系统实行控制。利用MATLAB软件对非线性系统进行了仿真研究,其仿真结果表明该控制器具有很好的控制效果。 相似文献
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模型参考模糊神经网络控制器的开发 总被引:2,自引:0,他引:2
给出一种用模糊神经网络控制器作调节器,用模糊逻辑和BP算法的结合作自适应机构的模型参考自适应模糊神经网络控制器。为一类缺乏精确数学模型的被控对象提供了一种有效的自适应控制方法。仿真验证了该方法的合理性。 相似文献
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杨绍辉 《自动化与仪器仪表》2011,(6):35-36,39
针对变风量空调系统的延迟,非线性和模型不确定性,本文提出将神经元P I D控制器应用于变风量空调系统中。该控制器综合了神经网络和P I D调节各自的有点,具有神经网络的学习和适应能力,同时具备P I D控制的广泛的适应性。仿真实验表明该控制器控制结果优于传统的P I D控制器。 相似文献
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基于改进BP神经网络的PID控制方法研究 总被引:8,自引:1,他引:8
针对最速下降法收敛速度慢和易陷入局部极小的缺点,提出一种新型的基于改进BP神经网络的PID控制方法,该方法将神经网络和PID控制策略相结合,既具有神经网络自学习、自适应及逼近任意函数的能力。又具有常规PID控制器结构简单的特点。该控制器的算法采用Fletcher—Reeves共轭梯度法,它可以避免网络陷入局部极小点,同时加快网络的训练速度。并用这种改进的共轭梯度法对神经网络PID控制器参数实现在线修正。最后给出了在Matlab平台上的实现算法。仿真结果表明该控制方法是有效的。 相似文献
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为了解决传统BP (Back Propagation)神经网络收敛较慢的问题,通过BP神经网络搭建火点预测模型,采用一种自适应学习率的方法改进BP神经网络,经比较该算法收敛较快,模型输出可达到预期效果.同时利用现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的动态可重构技术实现了改进后的神经网络,通过仿真和结果测试,该设计在预测结果的基础上又大大减少了预测时间,为环保预测、检测轨迹规划提供了一定的理论基础. 相似文献
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针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法。该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子。在畸变校正中,该算法通过网络的输入输出建立理想点与畸变点的关系,使用改进的遗传模拟退火算法来优化神经网络中的阈值与权值,然后使用基于LM算法的BP神经网络进行局部优化,最后通过插值算法得到校正后的图像。实验表明,该算法能过较好的对图像进行畸变校正,同时与传统的BP神经网络算法相比精度更高,收敛速度更快。 相似文献
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基于PID神经网络的非线性动态系统控制 总被引:2,自引:0,他引:2
基于PID神经网络的控制器可以完成变量的单输入-单输出非线性系统的任务.该控制器采用BP(误差反向传播)算法来修正连接权重值,通过在线训练和学习,使目标函数到达最优值.充分利用了BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,显示了神经网络在解决非线性系统方面的潜能.为了达到控制的目的,和其他非线性建模技术相比较,PID神经网络有几个明确的优点和它独特的用法相一致.仿真结果表明,在对非线性动态系统控制时,基于PID神经网络的控制系统具有很强的灵活和高效性,能取得良好的控制效果. 相似文献