基于MATLAB的PSO优化PID神经网络控制系统仿真实验（含完整源码）.rar

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本资源提供基于MATLAB环境下运用粒子群算法(PSO)对PID神经网络控制系统的优化仿真研究及完整代码，适用于科研与学习。资源内容：基于Matlab实现pso算法优化的PID神经网络系统控制算法仿真（完整源码）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。适用对象：适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。作者介绍：某知名公司资深算法工程师，拥有10年使用Matlab、Python、C/C++和Java进行YOLO算法仿真工作的经验。擅长领域包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究、神经网络预测技术应用以及信号处理等，并具备丰富的元胞自动机建模与图像处理技能，在智能控制理论及路径规划方面亦有深厚造诣，尤其精通无人机相关领域的算法仿真实验。更多仿真源码和数据集可自行搜索获取。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于MATLAB的PSO优化PID神经网络控制系统仿真实验（含完整源码）.rar

优质

本资源提供基于MATLAB环境下运用粒子群算法(PSO)对PID神经网络控制系统的优化仿真研究及完整代码，适用于科研与学习。资源内容：基于Matlab实现pso算法优化的PID神经网络系统控制算法仿真（完整源码）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。适用对象：适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。作者介绍：某知名公司资深算法工程师，拥有10年使用Matlab、Python、C/C++和Java进行YOLO算法仿真工作的经验。擅长领域包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究、神经网络预测技术应用以及信号处理等，并具备丰富的元胞自动机建模与图像处理技能，在智能控制理论及路径规划方面亦有深厚造诣，尤其精通无人机相关领域的算法仿真实验。更多仿真源码和数据集可自行搜索获取。

基于MATLAB的PID神经网络控制系统仿真实现（含完整源码）.rar

优质

本资源提供了一个使用MATLAB实现的PID与神经网络结合的控制系统的仿真项目，包含完整的源代码。非常适合学习和研究先进控制策略的应用者参考。 1. 资源内容：基于Matlab实现PID神经网络的系统控制算法仿真（完整源码）. 2. 代码特点：参数化编程、便于更改参数设置、代码结构清晰，注释详尽。 3. 使用对象：适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生课程设计、期末作业和毕业设计项目。 4. 更多相关资源可以自行寻找所需内容。 5. 作者简介：一位资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真方面拥有十年经验；擅长领域包括计算机视觉，目标检测模型，智能优化算法，神经网络预测，信号处理技术，元胞自动机模拟，图像处理方法和路径规划等。对于需要的仿真源码或数据集需求可以进一步咨询。

基于MATLAB的神经网络PID控制（含完整源码和数据）.rar

优质

该资源提供了一个使用MATLAB实现的神经网络PID控制系统，附带完整的代码和实验数据。适合进行自动化控制研究与学习。资源内容为基于Matlab神经网络PID控制的完整源码及数据。代码特点包括参数化编程、便于更改参数设置以及清晰的编程思路与详细注释。适用对象主要为计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生，适用于课程设计、期末大作业和毕业设计项目中使用。此外，作者是一位资深算法工程师，在某大型企业工作长达十年，专注于Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法的仿真任务。其擅长领域包括但不限于：计算机视觉与目标检测模型开发；智能优化算法的研究；神经网络预测技术的应用；信号处理和元胞自动机模拟实验；图像处理技巧以及各类智能控制策略的设计；路径规划方案制定，无人机相关的多种算法仿真实验等。更多相关资源（如仿真源码、数据集）可自行查找获取。

基于PSO算法优化的PID神经网络控制系统代码.zip

优质

本资源提供了一种基于粒子群优化（PSO）算法改进的PID神经网络控制系统的MATLAB实现代码。通过结合PSO与PID控制器，实现了对复杂系统更精确、高效的控制策略调整。该文件夹内包含详细注释和示例数据，适合工程技术人员及科研人员深入研究控制系统优化方法。在本项目中，我们主要探讨的是利用粒子群优化（PSO）算法对PID神经网络进行参数优化的系统控制策略。该代码库包含了多个MATLAB文件，这些文件共同构成了一个完整的控制算法实现。 pso.m是粒子群优化算法的核心文件。粒子群优化是一种模仿鸟群飞行寻找食物的全局优化方法，它通过模拟粒子在搜索空间中的飞行和速度更新来找到最优解。在PID神经网络参数优化中，PSO被用来确定最佳的PID控制器参数，以提高系统的控制性能。 MPIDDLX.m可能是主程序或特定控制场景的具体实现文件，其中MPID可能代表改进后的PID控制器，而DDLX则可能表示某种特定的控制策略或设计方法。这个文件包含了整个控制系统的核心框架，包括初始化、迭代过程以及结果输出等部分。 draw.m是一个用于绘制系统响应曲线或者评估控制性能指标的函数。它帮助我们可视化系统的运行状态和优化效果，并通过图形化的方式理解系统的动态行为及优化进展。 MPID.m、MPIDCS.m和fun.m这三个文件可能是与PID控制器及其优化过程相关的辅助功能模块。其中，MPID.m可能包含了PID控制器的基本结构以及计算逻辑；而MPIDCS.m则可能是用于持续调整或适应性控制的算法。fun.m通常定义了目标函数或评价函数，在PSO算法中它被用来评估粒子（即不同的PID参数组合）的好坏程度，并衡量当前设置下的系统性能。在实际应用中，这样的控制系统策略可以应用于多种工程领域，如自动控制、机器人导航及电力系统控制等。通过使用PSO优化的PID神经网络控制器能够克服传统固定参数PID控制器可能导致的问题，例如精度不足和动态响应迟缓等问题。这种改进使得控制系统能更好地适应环境变化，并提高其稳定性和性能。这个代码库提供了一个结合现代智能优化算法与经典控制理论的应用实例，展示了如何利用粒子群优化技术改善PID神经网络控制器的效能，从而实现更高效的系统控制效果。这对于我们理解和研究智能优化方法在自动化和控制系统中的应用具有重要的参考价值。

基于PSO算法优化的PID神经网络控制系统算法_MPID_PSO_MATLAB

优质

本研究提出了一种结合粒子群优化（PSO）与多变量比例-积分-微分（MPID）控制策略的新型PID神经网络控制算法，并通过MATLAB实现。该算法旨在提高复杂系统中的控制精度和响应速度，特别适用于工业自动化领域。【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】资源名：基于PSO算法优化的PID神经网络系统控制算法（MPID_pso_matlab）资源类型：MATLAB项目全套源码源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后遇到问题可以联系作者获取指导或者更换版本。适合人群：新手及有一定经验的开发人员

基于神经网络的PID控制及MATLAB仿真研究,含MATLAB源码.zip

优质

本资源包含基于神经网络优化的传统PID控制算法的研究与实现，并提供详细的MATLAB仿真案例和源代码，适用于自动控制领域的学习和应用。本段落讨论了神经网络PID控制及其在Matlab中的仿真研究，并提供了相关的Matlab源码。

基于PSO-BP神经网络的PID控制参数优化方法

优质

本研究提出了一种结合粒子群优化（PSO）算法与BP神经网络的创新PID控制器参数优化策略，旨在提高系统的动态响应和稳定性。通过利用PSO算法搜索最优解，并借助BP神经网络进行学习和预测，该方法能够有效避免传统PID控制中的手动调参难题，显著提升控制精度和效率，在自动化领域展现出广泛应用前景。针对传统PID控制系统参数整定过程中存在的在线调整困难及控制性能不佳等问题，结合BP神经网络自学习与自适应能力强的特点，提出利用BP神经网络优化PID控制器的参数设置。为了加速BP神经网络的学习速度并避免陷入局部最优解，采用粒子群算法来优化BP神经网络中的连接权重矩阵。本段落详细描述了PSO-BP算法在整定和优化PID控制器参数过程中的步骤与流程，并通过一个具体的仿真实例验证了该方法的有效性。实验结果表明，在控制性能方面，所提出的方法优于其他三种传统调整方式。

基于PSO优化BP神经网络的PID控制器仿真（采用MATLAB 2021a及以上版本）

优质

本研究运用粒子群算法优化反向传播神经网络，设计了一种改进型PID控制器，并通过MATLAB进行仿真验证。在基于PSO优化BP神经网络PID控制器的仿真过程中，使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试时，可以采用以下代码： ```matlab for j = 1:H Oh(j) = (exp(net2(j)) - exp(-net2(j))) / (exp(net2(j)) + exp(-net2(j))); end net3 = wo * Oh; for l = 1:Out K(l) = exp(net3(l)) / (exp(net3(l)) + exp(-net3(l))); % 注释掉的代码为： %K(l)=M*net3(l); end kp(k) = M(1)*K(1); ki(k) = M(2)*K(2); kd(k) = M(3)*K(3); Kpid=[kp(k), ki(k), kd(k)]; du(k)= Kpid * epid; u(k)= u_1 + du(k); ``` 上述代码实现了一部分基于神经网络的PID控制器参数调整过程，包括计算Oh、net3和K值，并最终更新控制量`u`。

基于BP神经网络的PID控制的Matlab仿真

优质

本研究利用MATLAB平台，结合BP神经网络优化传统PID控制器参数，实现对复杂系统的高效控制，并通过仿真验证其优越性能。程序已经验证通过，希望对大家有所帮助。

基于BP神经网络的PID控制器MATLAB仿真（含仿真录像）

优质

本项目运用BP神经网络优化PID控制参数，并在MATLAB环境下进行仿真验证。附有详细仿真视频以供参考学习。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 2. 领域：BP+PID 3. 内容：基于BP神经网络的PID控制器Matlab仿真，利用BP神经网络优化PID控制器的比例系数（kp）、积分系数（ki）和微分系数（kd），以实现最优控制性能。 4. 运行注意事项：请确保MATLAB左侧显示的是当前文件夹路径，并且该路径指向程序所在的文件夹。具体操作可以参考视频录像中的指导说明。 5. 适用人群：适用于本科生、研究生及博士生等科研学习的参考使用。