Advertisement

基于神经网络的PID双闭环充电机控制.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目探讨了一种利用神经网络优化的传统PID控制策略，应用于双闭环充电机控制系统中，以提高系统响应速度和稳定性。 在电力电子行业的充电机设计中，可以采用神经网络PID与传统PID双闭环控制方法。这两种模型可以直接运行，并且仿真时间步长设定为Ts=1e-6，非常适合本科或硕士毕业设计项目使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于神经网络的PID双闭环充电机控制.zip
    优质
    本项目探讨了一种利用神经网络优化的传统PID控制策略，应用于双闭环充电机控制系统中，以提高系统响应速度和稳定性。 在电力电子行业的充电机设计中，可以采用神经网络PID与传统PID双闭环控制方法。这两种模型可以直接运行，并且仿真时间步长设定为Ts=1e-6，非常适合本科或硕士毕业设计项目使用。
     
  • 充电机双闭环控制（基于神经网络PID与模糊PID）.rar
    优质
    本资源探讨了充电机中采用神经网络PID和模糊PID的双闭环控制系统设计，旨在提高充电效率及稳定性。适合研究与学习交流。 在电力电子行业的充电机设计中，可以采用神经网络PID、模糊PID以及传统的PID三种双闭环控制方法。这些模型可以直接运行，并且仿真时间步长设置为Ts=1e-6，非常适合用于本科或硕士毕业设计项目。
     
  • 基于神经网络的逆变器PID双闭环控制方案.zip
    优质
    本项目提出了一种新颖的逆变器控制策略，采用神经网络优化PID控制器，实现电压和电流双闭环精确调节。 电力电子行业中逆变器采用神经网络PID与传统PID两种双闭环控制方式，并可实现双模式自由切换。模型可以直接运行，适用于本科及硕士毕业设计项目使用。
     
  • 基于MSP430与神经网络PID的直流双闭环控制系統
    优质
    本系统采用MSP430微处理器结合神经网络PID算法，实现高效能直流电机双闭环精确控制，具备响应快、稳定性强的特点。 双闭环直流调速系统常常受到非线性因素的影响，导致常规PID控制的响应效果不佳。本段落介绍了一种基于MSP430F449单片机的双闭环直流调速系统，并在转速环中引入了神经网络PID控制器。实践证明，该系统的响应速度更快、精度更高。
     
  • 基于BP神经网络的四旋翼双闭环PID轨迹追踪控制.pdf
    优质
    本文探讨了利用BP神经网络优化四旋翼飞行器双闭环PID控制系统的方法，并详细分析其在轨迹追踪中的应用效果。通过实验验证，该方法能够显著提高飞行器跟踪复杂路径的能力和稳定性。 基于BP神经网络的四旋翼双闭环PID轨迹跟踪控制系统是一个复杂的系统设计，旨在实现对四旋翼无人机的精确轨迹追踪与姿态稳定控制。此系统通过构建详细的数学仿真模型来深入分析飞行过程中的各种控制挑战，并采用一种优化方案——即利用BP神经网络改进传统PID控制器参数设置。 在该控制系统中，BP神经网络主要用于调整和优化双闭环PID控制器的各项参数，以增强系统的鲁棒性及整体性能表现。其中外环负责处理空间位置偏差问题，内环则关注于姿态控制的具体实现。具体而言，在外环环节里，输入信息为实际飞行路径与预设轨迹之间的差异；而在内环部分，则通过角速度来调整无人机的动态响应。 此系统的研发对于提升四旋翼无人机在复杂环境下的自主导航能力和安全性具有重要意义，并且涵盖了多个关键知识点： 1. 四旋翼系统数学仿真模型：该模型详细描述了四轴飞行器的动力学特性及控制策略。 2. BP神经网络优化技术：通过改进PID控制器参数，以达到更好的动态响应和稳定性。 3. 双闭环PID控制架构：结合内外环机制实现高效且精确的轨迹追踪与姿态稳定控制。 4. 轨迹跟踪算法设计：确保飞行器能够准确跟随预设路径运动。 5. 姿态调整策略开发：保障无人机在各种操作条件下保持平稳的姿态状态。 此外，还包括了机体坐标系和导航坐标系的概念、用于不同参考框架间转换的矩阵以及四旋翼动力学模型等内容。这些理论知识和技术手段共同构成了该控制系统的核心基础，并为实际应用提供了坚实的技术支撑。
     
  • 基于遗传算法的PID双闭环充电机寻优.zip
    优质
    本项目采用遗传算法优化PID控制参数，构建了双闭环充电机系统，旨在提高充电效率与稳定性。 在电力电子行业的充电机设计中，采用遗传算法优化PID双闭环控制参数，以达到最佳的控制效果。该模型可以直接运行，并且非常适合用于本科或硕士毕业设计项目。
     
  • 基于BP神经网络的PID双闭环直流调速系统
    优质
    本研究构建了一个结合BP神经网络与传统PID控制策略的双闭环控制系统，专门用于优化直流电机的速度调节。通过引入自适应学习能力，该模型能够有效减少响应时间、提高动态性能，并增强系统的鲁棒性，适用于工业自动化中精密速度控制的需求。 .m文件用于在MATLAB 2016a环境下实现BP神经网络PID双闭环直流调速系统的仿真模型，并适用于带负载情况下的应用。
     
  • 基于BP神经网络的PID控制器.zip
    优质
    本项目为一个基于BP神经网络优化PID控制参数的智能控制系统。通过训练神经网络以适应不同工况下的最优PID参数设置，从而提高系统的响应速度和稳定性。适用于自动化领域中需要精确调节的应用场景。 本程序涉及BP神经网络的PID算法，并能通过Matlab仿真生成PID控制的效果图。我们将以一个基于系统辨识参数设计的PID为例，展示在Matlab中仿真的整个过程。
     
  • BP_PID_神经网络PID控制_BP-PID神经网络
    优质
    简介：BP_PID是一种结合了传统PID控制与人工神经网络技术的先进控制系统。通过运用BP算法优化PID参数，该方法能够有效改善系统动态性能和鲁棒性，在工业自动化领域展现出广阔应用前景。 建立神经网络PID模型的仿真可以有效控制参数。
     
  • 基于RBF神经网络的PID控制
    优质
    本研究提出了一种结合径向基函数(RBF)神经网络与传统比例-积分-微分(PID)控制器的方法，以优化控制系统性能。通过利用RBF神经网络自适应学习能力调整PID参数，该方法能够在动态变化的环境中实现更精确、稳定的控制效果。 使用MATLAB的M文件实现基于RBF神经网络的PID控制，并进行图形绘制。