基于神经网络的PID控制,电机速度控制pid算法

bp神经网络算法matlab程序 2023-12-12 15:21 580 墨鱼

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基于神经网络的PID控制,电机速度控制pid算法

03有较强的灵活性和适应性，根据被控对象的具体情况，可以采用各种PID控制的变种和改进的控制方式，如PI、PD、带死区的PID、积分分离式PID、变速积分PID等。随着智能控制技术的发展，PPID参数在线调整规则(根据梯度下降连续求导原则) 有相关文献可知，PID参数在线按照这个规则调节，性能函数E可以趋向0. 这里神经网络PID智能控制算法是通用的，大家也可以参考其他的文

1. 引言PID(比例-积分-微分)控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，因其具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高、直观性好等优点被广泛的应用于工业过程控制及运动控制中[1]。常神经网络PID控制1 x1(k)e(k)x2(k)e(k)e(k)e(k1)x3(k)2e(k)e(k)2e(k1)e(k2)e(k)r(k)y(k)NNC的输出为：u(k)k1x1(k)k2x2(k)k3x3(k)式中ki,i1,2,3为权系数，u(k)为输入信号的加权和。由此可见，

基于神经网络的PID控制.pdf,基于神经网络的PID 控制课程名称：智能控制任课教师：学生姓名：学号：年月日摘要：本文基于BP 神经网络的PID 控制方法设计控一、PI,PD,PID系统的适用范围，不同的控制策略适用于不同的控制系统，对于PID策略，用户也可仅使用其中一部分功能或所有参数来控制不同的系统，例如可以使用PD调节

∩﹏∩ 在此过程中MPSO算法结合PID控制对象的控制误差error(k)对神经网络的隐含层权值wij及输出层权值woj进行优化更新，从而为BP神经网络提供优化过的权值，得到PID最优化的控制参数kp,ki,kd;第二步，在控制PID控制是工业过程控制中应用最广的策略之一，如何有效优化PID控制器的参数成为重点关注的问题，它直接影响控制性能，影响系统运行的安全和生产的经济效益。因此，提出进行基于BP

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标签：电机速度控制pid算法