基于BP神经网络的中PID控制,把被控对象的模型,现在变为二阶传递函数:G(s)=1/(0.003s^2+0.067s) ,想仿真此对象的阶跃跟踪的效果
基于BP神经网络的中PID控制,把被控对象的模型,现在变为二阶传递函数:G(s)=1/(0.003s^2+0.067s) ,想仿真此对象的阶跃跟踪的效果
实现bp-pid的仿真,基于s函数实现神经网络pid的仿真
神经网络具有任意非线性表达能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。利用BP神经网络可以建立参数Kp,Ki,Kd自整定的PID控制器。
BP神经网络S函数,里面包含了simulink建模及其S函数
通过复杂例子,采用误差反向传播的BP算法,实现Kp、Ki、Kd参数自整定
S函数的BP神经网络PID控制器Simulink仿真
基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真
基于传递函数模型的神经网络PID控制matlab代码
由BP神经网络完成PID参数自适应,这是其中由M文件编写的S函数
编写BP神经网络S函数,搭建BP神经网络PID控制器simulink模型进行仿真
本程序是关于BP神经网络的PID算法,可以通过Matlab仿真出PID的控制效果图,在这里我们将会以一个利用系统辨识参数的PID设计为为例展示Matlab仿真PID的过程。
基于神经网络的自适应PID控制器 通过将RBF(BP)神经网络和PID控制器相结合,建立了神经网络PID控制器,采用传递函数进行系统建模,通过自动调整PID参数,实现了对方波信号的跟踪。 程序有注释
BP神经网络PID S函数,可用于Simulink仿真。
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...
针对矿井提升机系统故障时动态性能难以用传统的解析方法获得的问题,提出了一种基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制方法。该方法通过BP神经网络在线学习跟踪提升机系统的动态特性来预测系统输出值,并应用...
内容概要:BP神经网络PID控制是一种结合了BP(反向传播)神经网络和PID(比例-积分-微分)控制器的控制方法。这种方法利用BP神经网络的学习和逼近能力,对PID控制器的参数进行在线实时调整,以提高控制系统的性能。...
利用BP神经网络逼近目标函数,PID参数实时改变,响应更好
参照薛定宇教授《控制系统计算机辅助设计:MATLAB语言与应用》第二版中8.3.3章节中的内容编写代码和搭建模型,对书中代码进行了部分修改,解决了权值初始化问题,采用二次选择后的权值做初值,控制效果比较理想,并...
BP PID控制器,加入了一个传递函数作为案例,能够实现优化PID算法,
基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真,运用于Matlab2016b。
基于S函数的BP神经网络PID控制器Simulink仿真.pdf
PID 调节器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件,PID是以它的三种纠正算法而命名的。这三种算法都是用加法调整被控制的数值。而实际上这些加法运算大部分变成了减法运算因为被加数总是负值。以下是PID的调节...
包含一篇参考文献,因为使用到里面的系统、网络结构;Simulink文件,采用level2的S函数编写。主要是因为前段时间用BP-PID,结果网上每一个像样的Demo.
在目前的 Simulink 模块中没有找到关于 BP 神经网络的封装,所以说单独使用不能完美的进行设计仿真,这时用到了S函数来连接MATLAB与Simulink的程序,神经网络学习算法于此构造,学习速率为 xite,惯性因子为 alfa,...
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...