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电机PI参数自整定与弱磁控制
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PID参数自动整定 matlab
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基于MCGS的PID控制参数自整定研究
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基于置信规则库推理的PID参数自整定方法
2021-03-15 11:54:32基于置信规则库推理的PID参数自整定方法 -
基于OPC与Matlab的PID控制参数自整定.pdf
2019-10-16 03:44:00基于OPC与Matlab的PID控制参数自整定pdf,基于OPC与Matlab的PID控制参数自整定 -
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2019-10-31 16:23:37PID参数自整定的改进遗传算法doc -
PID参数自整定方法综述
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基于参数自整定的沥青洒布量控制
2021-01-30 22:32:08根据比例因子与系统性能的关系和整定原则,得到可行的整定规则表,对沥青撒布控制系统采用了参数自整定模糊控制算法控制喷洒的压力,实现了洒布量的稳定精确控制,提高了洒布质量和生产效率。 -
具有参数自整定PID控制的PMSM哈密顿能量整形控制
2021-03-04 11:51:15具有参数自整定PID控制的PMSM哈密顿能量整形控制 -
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2021-04-02 07:27:23基于粒子群算法的可变参数自整定PID控制器 -
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2019-09-05 19:51:13针对模拟PID 电路的控制理论和机理,从简单、易用、直观的参数整定原则和切实改善系统控制性能的参数自整定的目的,设计了由电流 -
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仪用PID参数自整定控制器设计与应用.rar
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2021-03-04 07:23:42基于D-Tent混沌模型的粒子群PID参数自整定算法 -
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2020-10-22 18:29:41工业温度控制系统具有非线性、时变性和滞后性等特性,严重影响温度控制的快速性和准确性,为了解决常规PID参数调节在温度控制中适应性差,调节效果不理想的问题,这里采用了模糊PID参数自整定控制方法,用模糊控制... -
基于MATLAB的模糊PID参数自整定仿真研究.doc
2020-05-17 00:17:39收稿日期 :2008-07 作者简介 :康杰 (1973 , 男 , 硕士研究生 , 工程师 , 主要从事工业控制和自动化仪表等方面的研究 基于 MAT LAB 的模糊 PID 参数自整定仿真研究 康 杰 (包头钢铁集团有限责任公司计量处 , 内蒙古 ... -
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2019-10-11 09:54:52基于PLC 的电子膨胀阀模糊参数自整定控制pdf -
RBF+PID参数自整定控制器设计
2018-06-30 00:05:13RBF网络实现PID参数自整定##RBF网络实现PID参数自整定
代码如下clear; clc; %% 参数初始化 lr=0.1;%学习速率 beta=0.05;%动量因子 x=[0,0,0]';%初始化输入 nn=6;%隐含层节点数 %RBF网络3-6-1结构初始化参数 ci=30*ones(3,nn);%节点基函数中心向量 bi=40*ones(nn,1);%节点基函数方差 w=10*ones(nn,1); %输出层权重 h=zeros(nn,1);%隐藏层输出向量 ci_1=ci;ci_3=ci_1;ci_2=ci_1; bi_1=bi;bi_2=bi_1;bi_3=bi_2; w_1=w;w_2=w_1;w_3=w_1; u_1=0;y_1=0; ec=[0,0,0]';%误差变化率ec,e,ecc error_1=0;error_2=0;error=0; % PID 初始参数设置 kp0 = 0.03; ki0 = 0.28; kd0 = 0.03; flag=1;%控制模式flag=0 PID&RBF;flag=1 PID kp_1=kp0; kd_1=kd0; ki_1=ki0; %pid参数学习率 kp_lr=0.20; kd_lr=0.20; ki_lr=0.20; ts=0.01; %% for t = 1:1:200 time(t)=t*ts; r(t)=1.0*sign(sin(2*pi*t*ts));%系统参考输入 y(t)=(-0.3*y_1+u_1)/(6+y_1^2);%系统输出 %% 前向传播 %1.计算每个节点RBF的输出 for j=1:1:nn h(j)=exp(-norm(x-ci(:,j))^2/(2*bi(j)*bi(j))); end %2. RBF网络输出 ym(t)=w'*h; %% 反向传播 %1. 输出权重更新计算 d_w=0*w; for j=1:1:nn d_w(j)=lr*(y(t)-ym(t))*h(j); end w=w_1+d_w+beta*(w_1-w_2); %2. 节点基函数方差更新 d_bi=0*bi; for j=1:1:nn d_bi(j)=lr*(y(t)-ym(t))*w(j)*h(j)*(bi(j)^-3)*norm(x-ci(:,j))^2; end bi=bi_1+ d_bi+beta*(bi_1-bi_2); %3. 节点中心更新 for j=1:1:nn for i=1:1:3 d_ci(i,j)=lr*(y(t)-ym(t))*w(j)*h(j)*(x(i)-ci(i,j))*(bi(j)^-2); end end ci=ci_1+d_ci+beta*(ci_1-ci_2); %% 系统雅可比矩阵计算 yu=0; for j=1:1:nn yu=yu+w(j)*h(j)*(-x(1)+ci(1,j))/bi(j)^2; end dyout(t)=yu; %% PID控制器参数修改 error(t)=r(t)-y(t); kp(t)=kp_1+kp_lr*error(t)*dyout(t)*ec(1); kd(t)=kd_1+kd_lr*error(t)*dyout(t)*ec(2); ki(t)=ki_1+ki_lr*error(t)*dyout(t)*ec(3); if kp(t)<0 kp(t)=0; end if kd(t)<0 kd(t)=0; end if ki(t)<0 ki(t)=0; end switch flag case 0 case 1 kp(t)=kp0; ki(t)=ki0; kd(t)=kd0; end du(t)=kp(t)*ec(1)+kd(t)*ec(2)+ki(t)*ec(3); %增量PID控制 u(t)=u_1+du(t); %Return of parameters x(1)=du(t); x(2)=y(t); x(3)=y_1; u_1=u(t); y_1=y(t); ci_3=ci_2; ci_2=ci_1; ci_1=ci; bi_3=bi_2; bi_2=bi_1; bi_1=bi; w_3=w_2; w_2=w_1; w_1=w; ec(1)=error(t)-error_1; ec(2)=error(t)-2*error_1+error_2; ec(3)=error(t); error_2=error_1; error_1=error(t); kp_1=kp(t); kd_1=kd(t); ki_1=ki(t); end %% 绘图 figure(1); plot(time,r,'b',time,y,'r'); xlabel('time(s)');ylabel('r(t),y(t)'); title('RBF&PID控制器下系统输出') figure(2); plot(time,error); xlabel('times(s)');ylabel('error(t)'); title('RBF&PID控制器下系统误差'); figure(3); plot(time,kp,time,ki,time,kd); xlabel('times(s)'); ylabel('kp,ki,kd'); title('kp,ki,kd整定'); legend('kp','ki','kd'); grid on;
系统输出:
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2015-05-16 13:43:20基于S7_200PLC的PID参数自整定方法 -
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2015-06-12 15:05:59交流伺服系统控制器参数自整定及优化。 -
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2019-08-24 06:18:29基于粒子群算法的PID参数自整定,栾丽君,谭立静,PID控制器的参数整定,从优化的角度来说就是在Kp, Ki ,Kd 3个参数空间中寻找最优值,使系统的控制性能达到最优。粒子群优化(PSO)算法是一 -
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2011-10-02 17:57:03异步电机参数辨识及矢量控制系统参数自整定
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