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采用神经网络与PID控制相结合的方法,提出了一种基于BP神经网络Kp、Kl、KD参数自学习的PID控制器,较好地解决了传统控制方式对于对象模型过于依赖、参数在线整定困难等问题。同时对BP算法进行了深入分析,引入了神经网络的自适应学习速率和带死区控制,进一步提高了算法的收敛性。利用本文所提出的算法对某型无人机进行控制设计仿真实验,仿真结果表明:该算法在跟踪速率、控制精度上明显优于传统的PID控制器,对无人机具有良好的控制效果。 相似文献
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搭建了一套基于DVD聚焦循道伺服技术和双光子吸收三维光存储技术的双光头三维光盘存储系统.针对DVD光学读取头传递函数,采用BP神经网络自适应PID控制算法,构建PID控制系统仿真模型,通过BP神经网络的超强自学习和非线性逼近能力在线调整PID控制器参数,并进行计算机Matlab仿真.仿真结果表明,BP神经网络自适应PID控制算法提升了系统的响应速度,减小了系统的超调量. 相似文献
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针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题,结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点,提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次,为了加快BP神经网络学习收敛速度,防止其陷入局部极小点,提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后,给出了PSO—BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图。并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。 相似文献
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为了解决传统PID控制器对时变系统控制能力不强的弱点。利用神经网络理论与传统PID控制理论相结合。设计了一种基于神经网络的增量PID控制器,实现PID参数的在线自整定。通过实例仿真试验比较,这种控制器比传统的PID具有较强的适应性,可以获得满意的控制效果。 相似文献
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基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
BP网络在人工神经网络中应用最为广泛,文中给出基于MATLAB语言的BP神经网络PID控制器的S函数实现,在此基础上建立BP神经网络PID控制器的Simulink仿真模型,最后给出了该仿真模型应用在非线性对象中的仿真结果. 相似文献
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工业过程控制中广泛采用PID控制,但传统PID控制因其控制参数的固定,在线整定难等问题。为此本文研究了一种新的自适应模糊PID控制方法,为了解决模糊推理没有学习能力的问题,本文又提出了一种基于BP神经网络的自适应模糊控制方法。此方法是模糊控制、神经网络和PID控制的有效结合。仿真实验表明,这种基于BP神经网络的模糊PID控制算法具有良好的控制效果。 相似文献
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针对恒压供水系统普遍存在的非线性、大滞后和不确定的特点,设计了一种基于遗传算法BP神经网络的PID控制器,该控制器先通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值,再利用BP神经网络的自学习和自适应能力,自动调整PID控制器的参数,达到自适应控制目的,解决了传统PID控制算法难以控制未知复杂系统的问题。软件仿真表明,本系统的恒压性能和动态性能有较大的提高,控制效果比较理想。 相似文献