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,...     

基于BP神经网络的PID控制器研究

从BP神经网络的基本原理、学习规则和学习算法出发,研究了基于BP神经网络的PID控制方法,采用3层前向网络及动态BP算法,取得了较高的控制品质。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制方法在处理非线性和时变系统时具有很强的鲁棒性。     

基于RBF神经网络的PID控制器

传统的PID控制器参数难以整定,且依赖于对象的精确数学模型,适应性较差。针对传统PID控制效果不理想的问题,采用RBF神经网络对PID参数进行整定,并用MATLAB进行仿真,取得了令人满意的效果。     

自适应神经网络PID控制器

提出了一种新型神经网络PID控制器，其学习速率是通过三层前向BP网络在线辨识学习，使神经元有较强的智能性、自适应和自学习的能力；同时，将Smith预估器与神经元PID控制器相结合，能更有效地抑制纯滞后的影响。仿真结果表明该控制器有较好的控制效果和鲁棒性。     

基于遗传算法优化的神经网络PID控制器

对于参数可变的时变系统和非线性复杂系统,常规PID控制器不能获得理想的控制效果,针对复杂非线性对象的神经网络PID控制不失为1种有效的控制策略．根据神经网络初始权值的选取影响控制器性能的特点,提出了基于遗传算法优化参数的神经网络PID控制器,实现了基于实数编码的GA参数优化．仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于BP神经网络的PID控制器

介绍了一种基于神经网络自学习PID控制器,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制,以保证系统的输出符合实际应用的要求, 其主要特点是采用线性预测模型来近似确定控制参数,进而进行神经网络控制,仿真结果表明该方法有较好的效果。     

一种基于神经网络算法的非线性PID控制器

针对非线性、不确定时滞对象,提出一种基于神经网络算法的非线性PID控制器。该控制器将传统PID的比例、积分和微分参数分别构造成关于误差信号的非线性函数,并将非线性比例运算单元、非线性积分运算单元和非线性微分运算单元分别作为隐层神经元的激励函数,从而构造将PID控制与神经网络控制融为一体的智能控制器。研究结果表明:采用此智能控制器有效解决了传统PID难以控制非线性对象的问题以及传统神经网络控制器隐层神经元节点数难以确定的问题,仿真结果验证了该智能控制器的有效性。     

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。     

基于小波神经网络的自适应控制器设计

针对一类未知非线性系统,设计了一种基于小波神经网络的自适应控制器,并提出了一种适合在线学习的参数混合训练算法。根据离线和在线学习系统的特性,得到小波神经网络控制器的初始参数,使用混合训练算法在线修正控制律,实现了自适应控制。仿真结果验证了该控制方案的有效性。     

神经网络和PID控制器在过程控制中的应用

运用ＰＩＤ控制器和神经网络相结合的方法，对一种非线性，变参数的受控对象的控制进行研究，仿真结果表明，控制效果比较令人满意。     

改进型神经网络参数自学习PID控制器的实现

用BP神经网络自学习PID控制器的3个可调参数KP,KI和KD，实现最佳组合的PID控制，在调整神经网络的权值算法中，用被控对象的预测模得到预测输出值来改进学习算法。该方法用于异步电动机直接矩控制中效果明显。     

基于神经网络辨识的自适应PID控制器

根据实际生产现场对控制的要求,提出了一种将PID控制与神经网络相结合,采用BP网络辨识未知的被控对象,使用单纯形算法寻找最优的PID控制参数,控制与学习并行的控制方案.并对二阶对象进行仿真研究,将其与单位阶跃响应进行了比较.     

基于DLF神经网络的非线性自适应PID控制器

针对非线性时变现象,将DLF神经网络与PID基本原理相结合,提出了基于DLF神经网络的非线性自适应PID控制器设计方法,并解决了此类控制器初始参数难以设置的问题,仿真研究证实了其可行性和有效性。     

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。     

基于神经网络的PID参数自整定控制及其Matlab仿真研究

将神经网络自适应PID算法与传统的PID控制算法进行比较分析,通过仿真实验,验证神经网络自适应PID控制算法在总体上优于传统的PID控制算法.该方法有利于系统控制效果的提高,并且受环境的影响较小,在一定程度上弥补了传统PID控制的不足.     

一种自适应性神经元控制器研究

经典的控制器参数的整定过于依赖控制对象的数学模型,不便在线调整。为了解决这一问题,提出一种自适应性PID神经元控制器。在PID控制原理的基础上,充分利用神经网络用于非线性控制的特性,对神经元赋予了比例、积分和微分的功能。采用可微可导的激励函数,通过反向传播算法,实现了控制器参数的在线调整。仿真实例证明PID神经网络控制器具有较好的自适应性和抗干扰能力。     

基于PID神经网络的非线性系统辨识与控制

针对工业控制领域中非线性系统采用传统的控制方法不能达到满意的控制效果,提出一种基于P ID神经网络的控制方案,以对其进行辨识和控制。将P ID神经网络引入控制系统中,既具有常规P ID控制结构简单、参数物理意义明确等优点,同时又具有神经网络的并行结构和学习记忆功能及非线性映射能力。仿真结果表明:该控制系统响应速度快、超调量小、稳态精度高,能够快速跟踪系统输出并进行有效控制,且具有一定的自适应性和鲁棒性,满足实时控制的要求。