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基于神经网络的PID控制算法MATLAB实现代码

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简介:
本项目提供了一种基于神经网络优化的传统PID控制器的MATLAB实现代码。通过模拟仿真验证了该算法的有效性与优越性。 基于神经网络PID控制器的源码MATLAB程序 % 积分神经元I计算 xi = [x1i(2), x2i(2), x3i(2)]; qi = [0, 0, 0]; qi_1 = [h1i(2), h2i(2), h3i(2)]; qi = qi_1 + xi; qi(find(qi > qimax)) = qimax; qi(find(qi < qimin)) = qimin; h1i(2) = qi(1); h2i(2) = qi(2); h3i(2) = qi(3); % 微分神经元D计算 xd = [x1i(3), x2i(3), x3i(3)]; qd = [0, 0, 0]; xd_1 = [x1i_1(3), x2i_1(3), x3i_1(3)]; qd = xd - xd_1; qd(find(qd > qdmax)) = qdmax; qd(find(qd < qimin)) = qimin; h1i(3) = qd(1); h2i(3) = qd(2); h3i(3) = qd(3);

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客服
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  • PIDMATLAB
    优质
    本项目提供了一种基于神经网络优化的传统PID控制器的MATLAB实现代码。通过模拟仿真验证了该算法的有效性与优越性。 基于神经网络PID控制器的源码MATLAB程序 % 积分神经元I计算 xi = [x1i(2), x2i(2), x3i(2)]; qi = [0, 0, 0]; qi_1 = [h1i(2), h2i(2), h3i(2)]; qi = qi_1 + xi; qi(find(qi > qimax)) = qimax; qi(find(qi < qimin)) = qimin; h1i(2) = qi(1); h2i(2) = qi(2); h3i(2) = qi(3); % 微分神经元D计算 xd = [x1i(3), x2i(3), x3i(3)]; qd = [0, 0, 0]; xd_1 = [x1i_1(3), x2i_1(3), x3i_1(3)]; qd = xd - xd_1; qd(find(qd > qdmax)) = qdmax; qd(find(qd < qimin)) = qimin; h1i(3) = qd(1); h2i(3) = qd(2); h3i(3) = qd(3);
  • BPPIDMATLAB
    优质
    本研究采用MATLAB平台,结合BP神经网络优化传统PID控制器参数,提出了一种改进的PID控制策略,提升了系统的响应速度和稳定性。 BP神经网络PID控制结合了反向传播(BP)神经网络与比例-积分-微分(PID)控制器的功能,利用前者的学习能力和逼近特性来实时调整后者参数,从而优化控制系统性能。传统PID控制器因其实现简单且易于操作,在提升系统稳定性方面被广泛应用;然而在面对复杂环境或工作条件变化时,则可能无法达到最佳控制效果。BP神经网络PID控制通过学习系统的动态行为自动调节PID参数,提升了精度与鲁棒性,并已在电机速度调控、位置追踪等多个领域得到应用。 适合人群:具备MATLAB编程技能及对神经网络和自动化控制系统有一定了解的读者。 可以学到的内容: 1. 从零开始实现BP神经网络; 2. PID算法的基本操作; 3. BP神经网络PID控制策略的应用实践。 阅读建议:在深入学习之前,请确保已经掌握了PID控制器的工作机理及其三个核心参数(比例、积分和微分)的作用,同时对BP神经网络的架构及训练流程有基本认知。此外,还需熟悉MATLAB的基础功能如矩阵运算、函数编写以及图形绘制等技能。理论知识固然重要,但实践同样不可或缺;建议尝试自行编码实现相关算法,并在遇到问题时积极查阅资料解决问题。
  • MATLABPID解耦
    优质
    本研究提出了一种基于MATLAB平台的PID神经元网络解耦控制算法,结合了传统PID控制与现代神经网络技术的优势,有效提升了复杂系统的控制性能。 用于多变量控制系统的PID神经元网络解耦控制的MATLAB算法。
  • MatlabRBFPID-rbfpid.m
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB实现的径向基函数(RBF)神经网络PID控制算法的源代码(rbfpid.m),适用于自动控制领域的学习与研究,能够有效提升系统的响应速度和稳定性。 我在做一个RBF神经网络PID控制器的项目,并使用S函数进行编写。在研究过程中遇到了一些问题,在网上查资料时发现薛定宇老师的《控制系统计算机辅助设计》中有关于RBF神经网络PID控制器的内容,但我不方便获取这本书。请问哪位朋友有这个资料可以分享给我?非常感谢!
  • MatlabBP_PID-BP PID.rar
    优质
    本资源提供了一个关于使用BP-PID神经网络进行控制系统设计的研究案例,包括相关算法实现和仿真分析。文件内含详尽的MATLAB代码及注释,适用于深入研究与学习。 Matlab基于BPPID神经网络控制-基于BP PID神经网络控制.rar,这是一个不错的资源!
  • PID
    优质
    本研究提出了一种创新性的基于神经网络优化的传统PID(比例-积分-微分)控制器的方法,以提高控制系统性能。通过智能调整PID参数,该方法能够有效解决传统PID控制中遇到的问题,如参数整定困难和对系统模型变化的适应性差等,特别适用于复杂动态系统的精确控制。 利用神经网络反向传播方法来调整比例积分控制器的参数以实现优化。
  • PID解耦
    优质
    本研究提出了一种结合PID控制器与神经元网络的解耦控制算法,旨在提高复杂系统控制精度和响应速度。通过优化各输入输出通道间的独立性,该方法有效解决了多变量系统的非线性和强耦合问题。 这是PID神经元网络解耦控制算法的MATLAB源代码,欢迎大家参考!
  • BP与自适应PID
    优质
    本研究探讨了将BP神经网络应用于神经元网络,并结合自适应PID控制算法优化控制系统性能的方法。通过模拟实验验证其在动态系统中的有效性及优越性。 在当前的 Simulink 模块库中找不到关于 BP 神经网络的封装模块,因此单独使用这些模块无法完成完美的设计仿真。这时需要用到 S 函数来连接 MATLAB 和 Simulink 的程序,并在此构造神经网络的学习算法。学习速率设为 xite,惯性因子设为 alfa;隐含层加权系数记作 wi,输出层加权系数记作 wo。 在进行仿真之前需要先初始化参数和变量。当仿真开始后,首先建立一个传递函数模型,并对其进行离散化处理以提取分子分母项。三个输出值分别对应 PID 控制器中的比例增益 Kp、积分增益 Ki 和微分增益 Kd 参数。 接下来是不断更新这些参数的过程:通过反复进行数据方向传播和误差对比,每次循环后都会自动调整每个神经元的权值和阈值,直到找到最佳解或达到预定迭代次数为止。