共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
2.
3.
BP神经网络PID控制器在工业控制系统中的研究与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
4.
针对传统张力计校准装置存在张力控制精度较低,导致张力稳定性控制效果不佳的问题,结合BP模糊神经网络的特点,设计一个基于PID控制方法的张力计校准装置张力稳定性控制系统。首先,对软式传动系统钢索张力调节器的工作原理进行分析;然后基于BP神经网络和PID控制器,搭建一个牵引绞车数学模型;最后基于构建模型实现牵引绞车准确控制。仿真结果表明,对传统的PID控制、模糊PID控制器和提出的BP模糊神经网络PID控制器分别从第2 s开始每4 s施加500 N的干扰力后,BP模糊神经网络PID控制器的反应速度最快,所用时间最短,说明该控制器的反应速度和稳定性能更强,可实现张力计校准装置张力稳定性有效控制,具备一定的可行性。 相似文献
5.
球杆系统是一种典型的高阶非线性不稳定系统,针对PID跟踪控制精度不高及BP神经网络控制训练时间较长的问题,本文提出一种带有低通滤波器的RBF神经网络控制器(RBFC)动态补偿PID控制的球杆控制方法,控制系统由RBF神经网络控制及PID控制器组成。为提高参数辨识速度和避免局部最小值,采用梯度下降法更新隐含层参数,采用带有遗忘因子的最小二乘法更新输出层权值。实验结果表明,该控制方案相比PID控制具有更高的控制精度,比BP神经网络具有更快的学习速度,低通滤波器保证了RBFC的辨识精度和稳定的控制输出,具有良好的动静态特性和控制性能。 相似文献
6.
基于合作粒子群算法的PID神经网络非线性控制系统 总被引:7,自引:2,他引:5
PID神经元网络 (PIDNN)模型为一种新型的神经网络模型,兼有PID与神经网络的共同优点,应用于复杂的控制系统.取得优良控制性能,但其后向传播算法 (BP)限制了该模型的应用范围.为实现对非线性多变量系统的有效控制,扩展神经网络的应有范围,本文采用PIDNN神经网络设计了多变量PIDNN神经网络 (MPIDNN)控制器,并用本文作者提出的合作粒子群算法 (CPSO)取代了传统BP后向传播算法,通过比较MPIDNN_CPSO、MPIDNNCRPSO、MPIDNN_PSO和MPIDNN_BP4种控制器的控制性能,仿真结果表明,基于CPSO算法的MPIDNN控制器实现了对非线性多变量不对称系统的有效控制.与传统的BP算法相比,CPSO算法提高了控制系统的稳定性、精确性与鲁棒性. 相似文献
7.
刘明晓 《计算机测量与控制》2014,22(12)
将BP神经网络PID控制方法应用于贴片机运动精度控制器设计;针对传统PID控制器参数难以整定等问题,提出了BP神经网络和PID控制器相结合的方法,该方法既有常规PID控制器结构简单的特点,又有BP神经网络自适应、自学习以及逼近任意函数的能力;首先根据伺服电动机的工作原理建立了电枢控制伺服电动机模型传递函数,在此基础上建立了贴片机单关节轴位置控制器模型传递函数;其次描述了BP神经网络和PID控制器相结合的控制模型,并对具体的控制算法进行了定义;最后利用MATLAB仿真工具对贴片机单关节位置控制进行了仿真;仿真结果表明,结合BP神经网络的PID控制系统提高了系统的稳定性、快速性和动态性能并获得很好的控制效果。 相似文献
8.
9.
网络控制系统中存在着时延、丢包、网络干扰等问题。针对网络控制系统中存在恶化系统的控制性能,甚至导致系统不稳定的因素,提出了一种基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统,它能根据系统的实际输出与期望输出误差,利用自适应模糊控制和神经网络自学习的原理进行控制参数的自行调整,以符合控制系统的实际要求,同时,分析了网络延时,丢包率及网络干扰因素对系统性能的影响。利用TrueTime工具箱建立了包含自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的仿真模型,并将其分别与基于常规PID控制器的网络控制系统和基于模糊参数PID控制器的网络控制系统进行了比较。实验结果表明,在相同的网络环境下,基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的控制效果比基于常规的PID控制器和基于模糊参数PID控制器的要好,且具有较好的抗干扰能力和鲁棒性能。 相似文献
10.
PID控制是目前广泛应用的导弹姿态控制方法,对其相应的Kp、K,、KD三个控制参数的整定多采用经验方法完成,而常规PID控制器难以实现在线实时自适应参数整定;而将神经网络技术与常规PID控制相结合,则可以在一定程度上解决常规PID控制器不易进行实时自适应参数调整等方面的缺陷,充分发挥PID控制的优点;论文以某型导弹的纵向通道姿态控制系统为例,采用BP神经网络实现了控制系统参数的自适应整定. 相似文献
11.
12.
基于神经网络的PID自整定控制系统 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
13.
对于工业控制领域中的系统普遍存在非线性、时变的特点,采用传统PID作为控制器很难获得满意的控制效果,而神经网络具有任意非线性逼近能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。设计了基于BP网络整定PID参数的控制器,该控制算法只需粗略给出PID参数便可以根据系统性能自动寻优调整。利用MATLAB软件得到的仿真结果表明,该控制策略可以达到满意的控制效果,且具有很强的鲁棒性和自适应能力。 相似文献
14.
基于现场总线的多电机同步控制 总被引:4,自引:0,他引:4
以实现印刷机组多电机同步控制为目标,设计了一个基于现场总线PROFIBUS.DP的多电机同步控制系统。在PLC主站中采用BP神经网络算法,实现多电机转速的智能分配,从而达到同步控制,在专门设计的智能从站中运用双模自适应模糊PID,对单个电机的速度控制很精确。 相似文献
15.
李连玉 《自动化与仪器仪表》2012,(5):176-178
在介绍BP神经网络结构和学习算法的基础上,给出了一种数控机床进给伺服系统基于BP神经网络的自整定PID控制算法,并设计了基于BP神经网络自整定PID控制器的结构.在Matlab仿真中证实,该算法减小了系统的调节时间,提高了系统的响应速度、抗干扰能力和对被控对象参数变化的适应能力. 相似文献
16.
17.
工业中的大多数生产系统都是时变和滞后系统。对于这类系统,普通的PID控制器难以获得满意的控制效果。而采用模糊PID控制能降低系统的超调量,提高系统的响应速度。为了提高模糊PID控制器的控制性能,将模糊参数自整定调节方法与免疫进化算法相结合,设计了一种模糊免疫参数自整定PID控制系统。对于时变大滞后系统,模糊免疫参数自整定PID控制能明显减小系统的超调量,加快系统的响应速度。 相似文献
18.
一种实用的自校正PID控制器设计与仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对多功能除湿机的温度控制问题,设计了一种极点配置自校正PID控制器,给出了系统的CARMA模型,引入带遗忘因子的最小二乘实时参数估计算法和带数字滤波器的增量式PID控制器算法,同时给出了极点配置自校正PID的整定方法过程,建立PID参数与系统参数及控制性能指标之间的关系式,并进行了MATLAB仿真.仿真结果表明,自校正PID控制系统能够实时估计被控对象的参数,实时整定控制器参数,自适应被控过程的变化,具有较强的实时参数估计和自校正能力,该PID控制器在多功能除湿机的温度控制中得到成功应用. 相似文献
19.
针对传统PID整定控制效果差且单纯神经网络整定存在参数学习和调整困难等问题,提出了一种基于改进模糊神经网络的PID参数整定方法。在该方法中,PID控制器的控制参数采用基于Mamdani模型的模糊神经网络进行自适应整定,模糊神经网络参数采用混沌遗传算法离线粗调和BP算法在线细调的方式进行学习和调整,仿真结果表明该整定策略动态响应快、误差控制精度高且网络中各节点及参数物理意义明确。最后分别从模糊规则数的变化及适应度函数的选取两方面提出两种优化方案,仿真结果表明增加模糊规则数或采用不同的适应度函数都有利于进一步减小控制误差。 相似文献