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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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一种神经网络自适应PID控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
应用人工神经网络的原理,设计了一种神经网络的职能PID控制器。仿真结果表明,此PID控制器对非线性时不变系统有比传统的PID好的控制效果。该控制器将神经网络和PID控制规律融为一体,既具有常规PID控制器结构简单、参数物理意义明确之优点,又具有神经网络自学习、自适应之能力,控制效果明显提高。 相似文献
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神经网络PID在温度控制系统中的研究与仿真 总被引:5,自引:4,他引:5
本文提出一种基于BP神经网络的新型智能PID控制方法和一些BP神经网络的基本概念。同传统的PID控制相比较.神经网络智能PID控制有许多优点。把BP神经网络的PID控制方法应用到工业领域的温度控制系统中,仿真结果表明:这种控制方法具有较高控制精度和较强的适应性以及良好的控制效果。 相似文献
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神经网络PID控制策略及其Matlab仿真研究 总被引:7,自引:3,他引:7
本文讨论了神经网络PID控制策略,利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定,并使用Matlab软件进行了仿真研究。仿真结果表明,神经网络PID控制器参数调整简单,具有很高的精度和很强的适应性,可以获得满意的控制效果。 相似文献
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基于模型跟随的神经网络PID飞行控制律设计 总被引:2,自引:1,他引:1
为了抑制飞行控制系统的外部扰动和建模误差,应用模型跟随自适应神经网络PID控制方法,进行飞行控制律设计。首先使用RBF神经网络进行飞行系统模型辨识,在线学习系统正向输入输出特性,辨识对象的Jacobian信息;然后应用BP神经网络实时在线调整PID参数,设计自适应神经网络PID控制器,控制飞行状态变量跟随模型输出;最后以F-8飞机纵向飞行控制系统为研究对象进行控制仿真。仿真结果表明,设计的控制器具有很强的自适应和抗干扰能力。 相似文献
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基于BP神经网络的参数自整定PID控制器仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法,但在实际应用中,其参数整定仍未得到较好的解决。把神经网络技术应用在PID控制中,充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力,构造神经网络PID自整定控制器,并通过MATLAB仿真试验,取得较好的效果。 相似文献
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带钢跑偏电液伺服控制系统的非线性和时变性使得传统的PID控制很难达到理想的控制效果,将神经网络与普通PID控制相结合形成神经网络自适应PID控制策略,应用于该系统实现其良好控制.为提高系统的动态响应速度及性能,采用RBF神经网络对系统进行辨识预测.首先建立带钢跑偏电液伺服系统数学模型,然后利用AMESim和Simulink软件对传统PID控制和神经网络自适应PID控制进行联合仿真.结果表明,神经网络自适应PID控制系统响应速度快、超调量小、鲁棒性强,并具有良好的稳定性和控制精度. 相似文献
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基于不完全微分PID算法的神经网络控制 总被引:3,自引:1,他引:3
有关神经网络PID控制的文献中使用的大都是PID的一般控制算法 ,而性能相对优于一般PID控制算法的不完全微分PID算法则很少用于神经网络控制中。神经网络与不完全微分的PID算法相结合应用于神经网络控制 ,其中神经网络使用的是BP网络和神经元。通过仿真实验 ,证明控制效果良好。 相似文献
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由于恒温控制的数学模型很难建立,针对这一难题提出了基于神经网络的PID控制器,侧重介绍了BP神经网络PID控制器算法的基本知识以及控制器的设计原理,通过实验仿真证明了神经网络PID控制器的控制效果比传统的PID控制在静态特性和动态特性方面都有所提高,而且具有较好的鲁棒性,该控制器在工业控制中将会发挥越来越大的作用. 相似文献
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根据神经网络PID控制器初值的选取影响系统控制性能的特点,提出了一种基于改进遗传算法寻优的神经网络PID控制方法.即先利用遗传算法对PID控制器参数离线寻优,将求出的参数值作为控制器的比例、积分、微分系数的初值,再进行神经网络PID控制.对一类液位过程的实时控制结果表明采用本方法的控制系统具有较好的稳定性和鲁棒性. 相似文献
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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
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轮式机器人模糊遗传PID转向控制实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了对模型复杂的轮式地面机器人进行转向控制,应用了模糊遗传PID控制方法。先用模糊神经网络建立车体模型,再用遗传PID进行参数寻优,最后用优化参数控制机器人转向。该方法能直观地判断PID参数是否有效。经过对车体转向控制的实验研究,控制效果良好。 相似文献
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基于改进型RBF神经网络辨识的PID控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对工业控制领域复杂非线性时变系统.提出了基于改进型RBF神经网络的PID参数在线自整定方法。采用改进型RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,自动调整PID控制器参数,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。 相似文献