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  • BP网络在人工神经网络中应用最为广泛,文中给出基于MATLAB语言的BP神经网络PID控制器的S函数实现,在此基础上建立BP神经网络PID控制器的Simulink 仿真模型,最后给出了该仿真模型应用在非线性对象中的仿真结果。...

    BP网络在人工神经网络中应用最为广泛,文中给出基于MATLAB语言的BP神经网络PID控制器的S函数实现,在此基础上建立BP神经网络PID控制器的Simulink 仿真模型,最后给出了该仿真模型应用在非线性对象中的仿真结果。

    S函数是Simulink中的高级功能模块,Simulink是运行在MATLAB环境下用于建模、仿真和分析动态系统的软件包3。当系统采用一些特殊的控制规律(如不能直接用传递函数加以描述)时,若直接使用Simulink进行仿真,由于没有现成的功能模块可用,通常都要编写大量复杂而烦琐的源程序进行仿真,这样一来编程复杂,工作量较大,故需引入S函数。S函数的本质是对动态系统行为模式的--种描述,因此对于一些结构庞大。算法复杂、而且参数变化的系统,无疑S函数具有非常大的优势。

    用MATLAB中的各种函数和语言编写M文件,从而形成特定功能的S函数。只要所研究的系统模型能够由MATLAB语言加以描述,就可构造出相应的S函数,于是借助Simulink 中的S函数功能模块来实现MATLAB与Simulink之间的联系,这样处理可充分发挥MATLAB编程灵活及Simulink简单直观的优势。

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  • 内容介绍原文档由会员 hk10101 发布利用BP神经网络PID控制器进行优化PID控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高,被广泛应用于工业控制过程,尤其适用于可建立精确数学模型的确定性...

    内容介绍

    原文档由会员 hk10101 发布

    利用BP神经网络PID控制器进行优化

    PID控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高,被广泛应用于工业控制过程,尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。而实际工业生产过程中往往具有非线性,时变不确定性,因而难以建立精确的数学模型,应用常规PID控制器不能达到到理想的控制效果,在实际生产过程中,由于受到参数整定方法繁杂的困扰,常规PID控制器参数往往整定不良,性能欠佳,对运行工况的适应性很差[1]。因此常规PID控制的应用受到很大的限制和挑战。人们对PID应用的同时,也对其进行各种改进,主要体现在两个方面:一是对常规PID本身结构的改进,即变结构PID控制。另一方面,与模糊控制、神经网络控制和专家控制相结合,扬长避短,发挥各自的优势,形成所谓智能PID控制。这种新型控制器己引起人们的普遍关注和极大的兴趣,并已得到较为广泛的应用。它具有不依赖系统精确数学模型的特点,对系统参数变化具有较好的鲁棒性。主要算法有:基于规则的智能PID自学习控制算法、加辨识信号的智能自整定PID控制算法、专家式智能自整定PID控制算法、模糊PID控制算法、基于神经网络的PID控制算法、自适应PID预测智能控制算法和单神经元自适应PID智能控制等多种控制算法。

    本设计正是利用BP神经网络PID控制器对一个单闭环调速系统进行仿真研究,并和常规的PID控制进行对比,从而得出BP神经网络PID控制器具有较强的自整定、自适应的优点。

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