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基于MATLAB的遗传神经网络在自适应PID控制器中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
将遗传算法和神经网络有机地结合起来,利用MATLAB的工程计算和图像处理功能方便有效地实现PID参数控制系统的设计和计算机仿真。 相似文献
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在山梨醇化工生产过程中,针对结晶过程温控系统存在大滞后和模型不确定的特性,利用BP神经网络所具有的自学习和任意非线性表达能力,提出了用BP神经网络自整定PID参数的控制策略,对结晶过程温控系统进行控制,并用MATLAB软件进行仿真研究。仿真结果表明:基于BP神经网络的PID控制器具有很强的适应性,可获得满意的控制效果。 相似文献
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针对传统PID参数整定的困难性 ,本文提出了把遗传算法运用于PID参数整定中 ,采用遗传算法进行PID参数整定是一种寻求全局最优且与初始条件无关的优化方法。仿真结果表明基于遗传算法运的PID参数整定具有良好的控制特性。 相似文献
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基于RBF神经网络的智能PID控制算法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对工业中的纯滞后现象提出一种智能控制方法,在常规的PID控制器中引入Smith预估器,对纯滞后时间τ所产生的特性进行预估补偿,同时利用RBF神经网络对PID的参数进行自整定,在一定程度上增强了系统的鲁棒性和稳定性。实验证明,此控制方法对纯滞后工业对象进行控制可以得到良好的效果。 相似文献
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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。 相似文献
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首先对常规PID控制和自整定PID控制策略做比较,介绍自整定PID控制策略在温度控制中的广泛应用,详细说明几种自整定PID控制的参数设定方法的设计特点、基本原理和设计过程。然后提出应用自整定PID控制策略在设计中注意的几点问题。最后以一温度控制系统为例,采用上述方法设计温度控制器,计算和仿真结果表明自整定PID控制策略是一种设计温度控制器的有效方法。 相似文献
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工业中的温控对象普遍具有大时滞、非线性和时变性等特点,采用传统的PID控制器难以取得满意的效果。基于BP神经网络的PID控制器具有逼近任意非线性函数的能力,能实现对PID控制器的参数Kp,KI,KD的实时在线整定,使系统具有更好的鲁棒性和自适应性,其输出也可以通过在线调整达到预期的控制精度,适用于温控系统。实验结果表明,该控制器具有抗干扰能力强、鲁棒性好等特点。 相似文献
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针对变频恒压供水对象的非线性、不确定、大滞后的特点,设计了基于RBF网络的PID参数自整定控制器,该控制器能根据RBF网络辨识的Jacobian信息,采用梯度下降算法自动在线调整PID控制器的参数,达到自适应控制的目的,克服了传统PID控制设计中的参数调整困难的问题,同时控制系统的动态和静态性能有较大的提高。通过仿真验证了控制系统的有效性。 相似文献
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针对传统的PID控制或者单一的模糊控制无法准确控制矿井通风系统风量的问题,提出了一种采用模糊PID调节器和Hopfield神经网络调节器对矿井通风机的转速、风门、风量进行控制的方法。该方法利用模糊控制器对PID参数进行实时修正,并结合Hopfield神经网络的联想记忆功能和反馈调节特性,实现矿井通风机风量的快速、稳定输出。仿真与实验结果表明,模糊PID调节器和Hopfield神经网络调节器可以准确控制矿井通风机的转速和风量,实现通风系统的稳定输出。 相似文献
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基于BP神经网络整定的PID控制 总被引:8,自引:1,他引:7
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. 相似文献
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计算机本身固有的计算与存储之间是一对很难解决的矛盾,许多工程力学问题因计算规模大等原因还没有突破性进展,因此,需要发展新的理论与计算方法。通过对有限元求解方法和Hopfield神经网络的深入研究,在对Hopfield神经网络适当改造后,得到了有限元的神经网络计算方法,在电路实现中避免了采用高增益传递函数的假设,进而在理论上实现了有限元神经网络计算的无误差求解。 相似文献
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提出利用多层Hopfield神经网络求解机组组合优化问题。通过构造合适的能量函数使得单层Hopfield神经网络可以解决某一时刻的机组出力问题,与之相对应的多层神经网络可以解决任意时间段的机组出力问题。多层Hopfield神经网络的层数由所需求解问题的时间段确定。给出单层及多层神经网络的能量函数及求解算法,能量函数考虑到机组升降功率和出力上下限的约束。通过对已有文献的算例进行计算比对,所得结果和遗传算法基本一致,但Hopfield神经网络通过解微分方程组来确定最优解,计算时间相对较少。 相似文献
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基于MatlabGUI(图形用户界面)设计了一种以单片机为控制核心的直流电机PID调速系统。利用GUI作为上位机对单片机采集的信息进行处理,实现电机转速的波形显示、存储、PID控制等功能。由于该系统的PWM信号由专门PWM芯片产生,因此降低了单片机程序的复杂程度,提高了系统的可靠性和控制精度。实验结果表明,该系统运行稳定,界面的人机交互性好,操作简单方便。在对PID参数的选定中可提高对PID算法和电机性能的直观认识,对自动控制、电机拖动等研究领域具有一定的现实意义. 相似文献
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针对前置反硝化污水处理过程的优化控制问题,提出一种基于拉格朗日乘子法的Hofield神经网络优化方法.构造了污水处理过程约束优化问题的数学表达式,通过Hopfield神经网络优化计算生化池第5分区溶解氧浓度和第2分区硝态氮浓度的设定值,并采用PID控制器实现底层的跟踪控制.基于国际标准的Benchmark基准仿真平台进行仿真实验,结果表明污水处理系统在出水关键水质达标的基础上,能够显著降低能耗. 相似文献