共查询到18条相似文献,搜索用时 437 毫秒
1.
本文研究BP神经网络PID控制算法在PLC中的具体实现方法。着重介绍了BP神经网络自整定PID控制系统结构和算法;以S7-1200 PLC为控制器,采用SCL语言进行了BP神经网络自整定PID控制算法功能块的设计,给出了功能块参数的说明;试验表明,相比常规PID控制,BP神经网络自整定PID控制能获得更好的控制效果,设计的算法功能块具有一定的通用性和可移植性,为先进控制算法拓展到工程实际领域提供了应用参考。 相似文献
2.
3.
4.
5.
6.
现阶段多数轮椅电机仍使用传统PID控制,该控制方式存在控制精准度较低、超调量较大以及抗扰动能力差等问题。为解决以上问题,通过对无刷直流电机进行研究,在分析了其控制方法后,提出一种基于模糊BP神经网络的BLDCM控制方法。首先,研究了BLDCM结构并搭建数学模型。其次,在模型基础上构建了模糊BP神经网络PID控制器。最后,在Matlab/Simulink中搭建整个电机控制系统进行三种不同工况下的运动控制仿真,并与传统PID控制算法进行对比。实验结果表明:模糊BP神经网络PID控制策略能获得更好的PID控制参数,具有良好的抗扰动能力,有效的改善了整个轮椅控制系统的动态性能。 相似文献
7.
基于BP神经网络的PID控制器的仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对经典PID控制参数整定困难且受时变、非线性等因素影响不能达到预期控制效果的实际情况,介绍了一种基于BP神经网络的PID控制器的构成和算法实现。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制器参数调整简单,具有较高的精度和较强的适应性。 相似文献
8.
为了辨识出最优的PID控制参数,建立压电驱动平台传动系统的动力学模型;根据压电陶瓷实际的迟滞特性曲线的非对称性,改进为非对称的PI迟滞模型,形成基于改进PI迟滞模型的前馈PID控制。采用基于改进的单神经元自适应PID控制算法和基于BP神经网络的PID控制算法,实现PID参数的在线实时调整。搭建压电陶瓷驱动平台实验系统,并进行闭环控制实验。结果显示,驱动平台在前馈PID控制、单神经元自适应PID控制算法及基于BP神经网络自整定PID控制算法下的平均定位误差分别为16.5 nm,8.3 nm及5.1 nm。自适应PID闭环控制精度优于前馈PID控制,神经网络整定PID控制精度高于单神经元自适应PID控制。 相似文献
9.
10.
新型智能数字PID控制器及其应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对BP神经网络-PID控制器盲目选取PID参数初值容易陷入局部最小和给定值大幅变化引起系统性能变坏等问题,提出了一种新型智能数字PID控制器,用积分分离型数字PID取代BP神经网络-PID控制器的传统数字PID,抑制超调,改善系统性能;用继电器自整定法确定PID参数的初值,防止神经网络的局部极小问题。对时变和非时变非线性被控对象,分别用Marlab对新型智能数字PID和传统数字PID的控制效果进行了仿真。结果表明,新型智能数字PID控制器具有更好的控制效果和更好的鲁捧性。将该控制器用于某冶炼厂铅板生产中的铅液温度(坩锅温度)的控制,获得了满意的控制效果。 相似文献
11.
According to the problem that the selection of traditional PID control parameters is too complicated in evaporator of Organic Rankine Cycle system (ORC), an evaporator PID controller based on BP neural network optimization is designed. Based on the control theory, the model of ORC evaporator is set up. The BP algorithm is used to control the , and parameters of the evaporator PID controller, so that the evaporator temperature can reach the optimal state quickly and steadily. The MATLAB software is used to simulate the traditional PID controller and the BP neural network PID controller. The experimental results show that the , and parameters of the BP neural network PID controller are 0.5677, 0.2970, and 0.1353, respectively. Therefore, the evaporator PID controller based on BP neural network optimization not only satisfies the requirements of the system performance, but also has better control parameters than the traditional PID controller. 相似文献
12.
充分利用BP神经网络能够逼近任意非线性系统的优点,将BP网络和PID控制相结合,解决了多关节机器人的运动轨迹跟踪问题.采用这种方法,可以在线实时调整PID控制器的参数,使其达到最优状态,克服了完全依靠经验离线调整PID参数的缺点,使系统具有更好的鲁棒性和自适应性,其输出也可以通过在线调整达到预期的控制精度.仿真实验证实了该控制策略的正确性和有效性. 相似文献
13.
提出一种神经网络和模糊理论相结合的控制算法,用于永磁同步电机的控制.该算法用基于BP神经网络的PID算法作为速度控制器,实现控制系统的在线自适应调整;同时用模糊理论算法作为神经网络控制器输出的限制,实现了良好的控制动态性能.在与传统的PI控制仿真比较中,该算法显示出了较好的控制性能,对负载和电机参数的变化不再敏感,且控制器可以在误差较大的时候快速跟踪指令,而在误差较小的时候实现稳定运行. 相似文献
14.
基于神经网络自适应PID控制的船舶操纵研究 总被引:9,自引:0,他引:9
本文针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象,提出了一种采用神经网络自适应PID控制方案。该控制结构有两上子神经网络组成,一个三层BP神经网络用于对被控对象进行在线辨只,另一个两层线性网络构成具有PID结构的控制器。文中给出了神经网络在线训练学习方法,并进行船舶操纵控制仿真研究。 相似文献
15.
为了更好的实现对温室环境系统的智能控制,针对温室环境系统存在非线性、强耦合、大滞后、强时变等问题,在分析BP神经网络技术的基础上,提出并设计出一种基于遗传粒子群优化的BP神经网络PID控制器,该控制器结合遗传算法强全局搜索能力以及粒子群算法强局部搜索能力和收敛速度快的特点,对神经网络的权值进行优化,对温室环境系统起到了有效的控制。最后对常规和改进后的BP神经网络PID控制器进行仿真对比研究。仿真结果表明,经过改进后的BP神经网络PID控制有更好的稳定性和鲁棒性。 相似文献
16.
基于神经网络的水轮机调节系统的自适应PID控制 总被引:2,自引:0,他引:2
基于有功功率反馈参与控制的水轮机调节系统,以几个典型工况下的最优PID系数作为训练样本,训练了一个三层BP神经网络,设计了一个用BP神经网络实现变参数的PID控制器;并构造了一个目标函数,设计了一个自适应神经元,利用神经元的自学习功能,在线优化控制器的输出,以期达到最优控制的目的。对简单电力系统的仿真结果表明,这种控制器可以达到较常规的变参数PID较好的控制效果,是实现水轮机调节系统自适应控制的一种可行的方法。 相似文献
17.
18.
龚建芳 《上海电机学院学报》2003,6(3):1-5
介绍了传统PID控制器在直流调速中的应用,其控制参数难以精确整定,故其控制精度难以保证,提出基于BP神经网络的PID控制方法,将其应用在直流调速系统中,仿真研究结果表明,该方法较传统PID有更好的控制效果。 相似文献