一类基于Levenberg-Marquardt算法的神经PID控制研究

传统的比例积分控制器具有一定的局限性,尤其是当被控对象会有非线性、不确定性和时变特性,常规的PID控制器往往难以发挥作用,甚至会失稳.利用神经网络进行复杂过程的PID控制可以很好地解决上述问题.Lvenberg-Marquardt(LM)算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合.就训练次数与精度而言,它明显优于共轭梯度法及变学习率的BP算法,适用于PID控制.得到了在线自适应神经网络PID控制算法,该算法改善了传统BP算法,实现了现有PID控制器控制方法.     

基于改进BP神经网络PID自整定的研究

随着数控技术的发展,传统的PID整定方式已经不能满足伺服系统的控制要求.利用改进共轭梯度法对BP神经网络算法进行优化.将改进BP神经网络算法应用到PID的整定中,构建改进BP神经网络自整定PID控制器.将设计好的BP神经网路PID控制器应用到伺服系统的控制结构图中.与BP神经网络自整定PID控制器,在Matalab的simulink里面进行建模仿真比较.仿真结果表明改进BP神经网络自整定PID控制器具有较好的快速响应能力、系统稳定性和抗干扰能力.     

采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器

文章在传统PID控制器的基础上,结合模糊控制和神经网络控制理论设计出自适应模糊神经网络PID控制器,并将免疫反馈机制应用到BP学习算法中,通过自适应调整学习速率,改善算法的收敛性;通过Matlab仿真验证了引入免疫反馈机制的BP算法的优越性.仿真及实际应用结果表明,采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器响应速度快,...     

采用改进神经网络PID控制的移动机器人轨迹追踪控制研究

为了提高双轮移动机器人运动轨迹追踪精度,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,并对控制效果进行仿真验证。创建双轮移动机器人模型简图,给出运动轨迹误差方程式。在传统PID控制基础上增加BP神经网络结构,引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制调整参数,给出双轮移动机器人PID控制参数优化流程。采用数学软件MATLAB对双轮移动机器人轨迹追踪误差进行仿真验证,并与传统PID控制追踪误差进行对比。仿真曲线显示:在理想环境中,双轮移动机器人采用两种控制方法都能较好地实现轨迹追踪,追踪误差较小;在干扰波形环境中,传统PID控制双轮移动机器人追踪误差较大,而改进PID控制双轮移动机器人追踪误差较小。采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,可以提高移动机器人运动轨迹追踪精度。     

改进的BP神经网络PID控制器在气体浓度控制中的研究

针对动物缺氧实验中气体浓度控制这一时变非线性的过程,将BP神经网络与传统PID控制相结合虽然可以取得较好的控制效果,但是也存在着网络收敛速度慢、稳定性较差等问题.基于此,提出了一种基于改进的遗传算法优化的BP神经网络PID控制器.首先,该控制器对遗传算法的收敛速度和稳定性进行改进,利用改进后的遗传算法优化BP神经网络的权重初始值;然后,用优化后的BP神经网络实现PID控制参数的在线调整;最后,在MATLAB中对两种控制器进行仿真实验,结果显示,与传统的BP神经网络PID控制器相比,改进后的BP神经网络PID控制器具有更好的控制性能.     

Buck电路输出电流的神经网络PID控制

简述了降压斩波电路的电路模型,从其原理上解释其非线性输出的原因.其次,描述了传统控制的局限性和神经网络的研究现状,介绍了神经网络的特征和功能.再者,通过神经网络的模型,对BP算法进行了数学公式推导,给出了BP算法的详细思路和具体过程,采用Matlab软件编程实现BP神经网络算法,并将算法训练后的BP神经网络运用到非线性函数的逼近中去.最后,使用Matlab软件下的Simulink模块搭建了降压斩波电路,再分别搭建传统PID控制和神经网络PID控制的结构模型对其进行控制仿真,得到相应的输出电流电压仿真结果图.仿真结果表明,BP神经网络控制器具有更好的控制效果,相比较闭环PID控制器,能够有效克服经典PID控制器在被控对象具有非线性、时变不确定性和难以建立精确的数学模型时,出现的控制结构复杂、参数整定不良和性能欠佳等缺点.     

采用改进神经网络PID控制的车辆悬架振动仿真研究

为了研究车辆悬架振动模型,创建了车辆悬架平面简图,并根据牛顿定律推导出车辆悬架振动微分方程式。引用BP神经网络PID控制器,对传统粒子群算法进行改进,将改进粒子群算法用于优化BP神经网络PID可知结构。通过MATLAB软件中对车辆悬架位移、速度和加速度进行仿真验证;同时,与BP神经网络PID控制器仿真结果进行比较和分析。结果表明,车辆悬架采用BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较大,车辆整体振动幅度较大;而采用改进BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较小,车辆整体振动幅度较小。采用改进神经网络PID控制车辆悬架,能够抑制路面噪声激励对车辆振动幅度的影响,提高车辆行驶的安全性。     

一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

基于BP神经网络的球杆控制算法设计

针对球杆系统定位控制问题,基于BP神经网络设计了BP神经网络控制器和BP神经网络PID参数自整定两种智能控制器.完成了两种控制器的网络结构与实现方法,并在Simulink环境中仿真.仿真结果显示出BP神经网络PID参数自整定控制器的稳定性优于BP神经网络控制器,将BP神经网络PID参数自整定控制器算法移植到GBB1004球杆系统,实现了对该系统的控制.实验结果显示,该控制器响应快,有一定的抗干扰能力,获得系统调节时间小于16s,稳态误差小于1cm.     

一种时变非线性对象神经网络PID控制的仿真

利用BP神经网络对被控对象进行了控制和辨识,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器;给出了相应的控制算法;并对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明,同传统PID控制器相比,神经网络PID控制器对于模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性,证明了神经网络控制的优越性。     

LMBP神经网络PID控制器在暖通空调系统中的应用研究

针对BP神经网络学习过程收敛速度慢及易陷入局部极小值的缺陷,研究了levenberg-marquart算法(即LM算法).为解决LM算法中学习速率的选择和逆矩阵的求解这两个严重影响训练时间和收敛精度的问题,采用LU分解法对LM算法进行改进和优化,并通过MATLAB语言编程实现,将得到的LMBP神经网络PID控制器应用于暖通空调冷冻水循环的控制回路中,将其控制效果与PID控制算法、BP神经网络PID控制算法进行仿真对比研究.研究结果表明,采用LMBP神经网络PID控制器在减少超调量、加快收敛速度、减少稳态误差等方面的性能都得到了明显的改善.     

改进BP神经网络的并网逆变器分数阶比例-积分-微分控制策略

传统PID控制技术在电网产生扰动时无法兼顾快速性和鲁棒性,易造成系统不稳定失衡,向电网注入大量的谐波。对此现象,提出了一种改进BP神经网络的分数阶PID控制器来提高电网的鲁棒性和对响应的快速性。该算法采用分数阶PID控制器跟踪电流外环的参考电流,并针对分数阶PID控制器的五个参数采用BP神经网络实时在线整定。消除了人为调参所带来的不确定性。对于BP神经网络在整定参数过程中无法整定得到最优解,引入变化的惯性因子和学习率,提高了BP神经网络的求解效率。仿真结果验证,所提控制算法对并网电流能够实现快速跟踪,鲁棒性好。     

一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

基于LabVIEW的神经网络PID自适应控制器的设计与应用

基于LabVIEW的神经网络PID自适应控制器，是将LabVIEW与Matlab神经网络工具箱相结合，控制算法上将神经网络和PID控制规律融为一体，既具有常规PID控制器结构简单、参数物理意义明确的优点，又具有神经网络自学习、自适应的功能；且与测量、自动化的硬件结合非常紧密，使这种控制器不仅在算法上比常规控制器具有更好的鲁棒性和控制效果，而且在工控领域也必将有广阔的应用前景。     

BP网络规则PID在电弧炉电极调节系统中的实现

针对电弧炉电极调节系统,建立其数学模型.分析了电弧炉电极调节系统的非线性.在此基础上,针对控制对象的复杂性,将应用最广泛的PID控制器与具有自学习功能的神经网络相结合,提出了基于BP神经网络规则的PID控制算法.BP神经网络规则的PID控制算法改善了传统神经网络学习时间长、收敛速度慢的弱点,解决了传统的PID控制未知复杂系统的不足,Matlab6.5软件仿真结果表明,采用BP神经网络规则的PID控制算法的控制效果还是令人满意的.     

基于BP神经网络的船舶航向智能PID控制研究

针对船舶航向控制非线性的特性,以船舶航向运动一阶KT模型为研究对象,设计了基于BP神经网络的自整定PID算法航向控制器。将传统PID与BP神经网络结合,对被控对象由BP神经网络进行辨识,给出PID控制参数,由PID控制算法进行控制并优化收敛速度。根据真实渡轮船舶特征参数,利用MATLAB/Simulink仿真软件建立船舶航向运动控制系统模型。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制系统超调小、鲁棒性好,可长时间稳定工作,几乎无稳态误差,控制算法的实用性以及动态控制系统的优越性得到验证。     

柴油发电机神经网络非线性励磁控制器研究

采用基于LM算法的BP神经网络逼近柴油无刷发电机微分几何非线性励磁控制器,实现了神经网络非线性励磁控制方式,简化了控制回路。仿真结果表明,在系统遭受扰动或故障时,所设计的神经网络非线性励磁控制器具有良好的控制效果。