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。
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上传时间: 2014-03-21
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资源简介:基于BP神经网络的PID控制器的研究与实现:
上传时间: 2013-11-25
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上传时间: 2021-10-16
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上传时间: 2022-06-29
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资源简介:基于优化bp神经网络的pid控制器研究 基于优化bp神经网络的pid控制器研究
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资源简介:基于BP神经网络的PID参数自整定的研究 是M文件,控制效果非常好
上传时间: 2014-01-14
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上传时间: 2021-10-23
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资源简介:基于bp神经网络的pid控制算法,可以有效的控制滞后对象
上传时间: 2015-11-29
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资源简介:基于BP神经网络的PID控制,包括单神经元控制,二次型最优化等几种方法的比较!
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资源简介:基于BP神经网络的手写签名识别方法。训练样本,识别签名
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