共查询到17条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
2.
针对PID神经元网络(PIDNN)将静态神经元扩充到动态神经元的特性,通过分析PIDNN控制算法存在的局限性,对变量系统的激励函数提出了改进方案,扩大了PID神经网络控制的适用范围。Matlab仿真测试表明,改进后的PIDNN系统具有良好的稳态性,试验验证了算法的有效性。 相似文献
3.
一种新型神经网络智能PID控制器的仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一种新的神经网络智能PID控制器,用继电器自整定法给出了PID控制器参数的初值,在运行过程中,用神经网络辨识器在线调整PID参数,使过程具有较高的控制品质,同时对PID控制的结构做了一定的修改,使之更适用于实际控制。 相似文献
4.
一种基于神经网络的多节点非线性PID队列控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对异步传输模式(ATM)网络可利用比特率(ABR)业务流多数都具有突发性,往往会造成网络过载,甚至引起严重的网络拥塞问题,提出了一种基于BP神经网络的缓冲队列的非线性控制机制并对其进行了抗扰性分析。在多节点的业务流模型基础上,运用OPNET软件对其进行了不同工作条件下的仿真,结果显示,在所设计的控制机制下,网络的有关性能良好。 相似文献
5.
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
6.
基于遗传算法的PID神经网络解耦控制 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于遗传算法的PID神经网络解耦控制算法。该算法将遗传算法用于多层前向神经网络的连接权系数的学习。克服了BP算法易陷入局部极值的缺点,并具备PID神经网络控制器结构简单规范、动态和静态性能良好等优点,适用于对非线性多变量系统的解耦控制。 相似文献
7.
8.
一种新型神经网络智能PID控制器的仿真研究 总被引:6,自引:1,他引:5
设计了一种新的神经网络智能PID控制器,用继电器自整定法给出了PID控制器参数的初值,在运行过程中,用神经网络辨识器在线调整PID参数,使过程具有较高的控制品质,同时对PID控制的结构了一定的修改,使之更适用于实际控制。 相似文献
9.
为了更好地解决常规PID控制精度差、无自适应性、跟随性能差等问题,将RBF神经网络与常规PID控制算法结合起来,可以实现动态辨识,利用神经网络的学习能力,可以根据控制环境在线修正PID控制的比例、积分、微分参数,使其更加符合调节需求,从而能够提升系统的实时性以及适应性,通过加入阶跃信号和正弦信号两种不同的信号,基于Matlab软件中的Simulink环境对控制系统进行仿真,验证基于RBF神经网络PID控制算法的控制性能。通过控制系统仿真结果得出结论:基于RBF神经网络PID控制算法具有响应速度快、超调小和跟随性能好、无静态偏差等优点,其控制效果明显优于常规PID控制算法。 相似文献
10.
基于神经网络的模糊自适应PID控制方法 总被引:51,自引:0,他引:51
提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器。该控制器综合模糊控制、神经网络与PID调节各自的优点,既具有模糊控制的简单和有效的非线性控制作用,又具有神经网络的学习和适应能力,同时具备PID控制的广泛适应性,仿真实验表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。 相似文献
11.
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
12.
基于BP神经网络PID的控制系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文增红 《数字社区&智能家居》2013,(10):6375-6377,6405
该文选取在工业上具有广泛应用的电加热炉为对象。电加热炉系统是一个双输入双输出系统,有耦合,相互影响,相互干扰。针对控制对象强耦合的特点,设计了基于BP神经网络的参数PID控制算法,采用前馈补偿方法实现解耦,通过仿真研究,结果表明该方案控制系统的调节品质比传统的PID控制水平有了明显的提高。 相似文献
13.
14.
针对传统的PID算法由于难以给出精确的数学模型,使得系统参数设定困难,同时系统控制效果上存在一定的缺陷,造成系统安全性和可靠性降低,系统控制质量不高。为了解决传统的PID算法所带来的问题,提出了基于模糊神经网络的PID算法,将PID算法、模糊控制算法以及神经网络算法相结合,形成了一种智能控制算法。将算法应用在PLC控制系统中,实验表明算法有效的实现了PID参数的自整定,并且提高了控制质量,具有一定的实际应用推广价值。 相似文献
15.
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
16.
段艳明 《计算机技术与发展》2014,(8):238-241
针对PID控制中的参数整定的难点及基本BP算法收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,提出利用PSO算法的全局寻优能力和较强的收敛性来改进BP网络的权值调整新方法,从而对PID控制的比例、积分、微分进行优化控制。该方法是在基本BP算法的误差反向传播的基础上,使粒子位置的更新对应BP网络的权值和阈值的调整,既充分利用了PSO算法的全局寻优性又较好地保持了BP算法本身的反向传播特点。仿真结果表明基于PSO算法的BP神经网络的PID优化控制具有较好的性能和自学习、自适应性。 相似文献
17.
基于神经网络的智能PID控制策略,以经典的PID控制理论为基础,并通过具有多变量解耦控制自学习功能的神经网络参数整定来实现。本文给出了网络的结构和算法,示出了一组二元变量强耦合时变系统的实时仿真结果。通过计算机仿真证明,基于神经网络的PID控制具有良好的自学习和自适应解耦控制能力。该系统融解耦器和控制器于一体,易于实现,适用于非线性多变量系统的解耦控制。它使解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,特别是当根据BP控制规律确定了网络连接权系数的初值时,还能使系统参数快速收敛。 相似文献