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bp算法及其改进的matlab实现
- matlab语言编写的bp算法实现自适应PID控制。 共有：无导师的heb算法，有导师的delta算法，有导师的heb算法，改进的heb算法
generic pid
- 遗传算法PID自适应控制MATLAB程序集-GA PID adaptive control procedures set MATLAB
GA
- 自适应遗传算法 [matlab] 对遗传算法的改进 效果不错-Adaptive genetic algorithm [matlab] of genetic algorithms to improve the effectiveness of good
PIDGA
- 基于自适应在线遗传算法整定的ＰＩＤ控制算法研究-Genetic algorithm based on adaptive online tuning of PID Control Algorithm
CHAPTER4
- 本文讨论了神经网络PID控制策略，提出了一种单神经元自适应PID控制器，给出了控制模型，探讨了单神经元自适应PID控制学习算法，通过修改神经元控制器连接加权系数 ，构成了自适应PID控制器。利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定，并使用了MATLAB软件进行了仿真研究。比较传统PID控制器与单神经元自适应PID控制器两者的仿真结果表明，神经网络PID控制器参数调节简单，具有很高的精度和很强的适应性，可以获得满意的控制效果。-This paper discusses the nerv
CHAP4_3
- 采用将BP神经网络的学习算法应用于PID控制中，使BP神经网络与PID控制算法结合起来，通过吸收两者的优势，使系统具有自适应性。这样系统可自动调节控制参数，更好地适应输入变量的变化，提高控制性能和可靠性。本文从BP神经网络的基本构成原理、学习规则和学习算法出发，设计了基于BP神经网络的PID控制器，并对其进行了仿真分析,结果表明，该控制方案可行、有效。-We apply the learning algorithm of BP neural network to the PID control,
fuzzy
- 使用MATLAB仿真，模糊自适应PID控制算法具有较好的跟踪性能、抗干扰性、鲁棒性，提高了常规PID算法的适应能力及控制精度-fuzzyPID
MATLABlanguageandapplication
- < 控制系统计算机辅助设计--MATLAB语言与应用>>系统地介绍了国际控制界最流行的控制系统计算机辅助设计语言MATLAB，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、数学问题的MATLAB求解、线性系统计算机辅助分析、控制系统与其他复杂系统的Simulink建模，控制系统的计算机辅助设计方法，包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、最优控制器设计、LQG/LTR控制器设计、H2=H1 最优控制、分数阶控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传
ant
- 遗传融合的自适应蚁群算法最优PID控制研究-Genetic fusion of adaptive ant colony algorithm optimal PID control
On-lineMultistepPredictiveControlofTempretureBased
- 预测控制是一种新型的控制算法之一。经典的PID控制方法简单方便,但是精度不高。近年来发展的自适应、自校正方法精度高,但其本质要求在线辨识对象模型,对过程的未建模动态和扰动的适应能力差,鲁棒性不好。预测控制方法集PID和自适应方法二者之长,是一种面向工业过程特点、对模型要求低、在线计算方便、控制精度高的算法。数字计算机向小型、高速、大容量、低成本方向的发展,为预测控制这类新算法的实现提供了物质基础。 本文以PCT—Ⅲ型过程控制系统装置为平台,将预测控制算法运用到实际系统中去,该装置分为水位系统和温
pid
- 人工神经网络(Artificial Neural Network)是从生理角度对智能的模拟，具有极 高的学习能力和自适应能力，能够以任意精度逼近任意函数，完成对系统的仿真； 而遗传算法是对自然界生物进化过程的模拟，具有极强的全局寻优能力，这两种 算法都是当下研究较多的智能方法。将这两种方法与常规的 PID 控制相结合， 构成智能 PID 控制器，使其具有参数自整定、自适应的能力，以适应复杂环境 下的控制要求，这一思路对提高控制效果具有很好的现实意义。 -Artificia
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- 分别在不同的学习算法下的单神经元自适应PID对同一控制对象的对比-Different learning algorithms were under the single neuron adaptive PID control objects on the same comparison
PID
- PID 控制由于算法简单，适应面广，鲁棒性强等优 点，是当前工业生产过程中应用最为广泛的控制算 法［1，2］。采用PID 控制的控制系统在正式投运前必须进 行参数整定工作，过去主要依赖熟练操作技术人员的经 验或一些常规整定公式。1984 年K. J. Astrom 提出了 在继电反馈下观测被控过程的极限环振荡，过程的基本 特征可由极限环的特征确定，然后算出PID 控制的参 数［3 ～ 5］。该方法大量节省了技术人员的工-Since the PID control al
RBF
- 运用常规的PID控制算法很难达到人们所要求的控制效果。采用改进的BP神经网络算法进行改进具有以任意精度逼近非线性函数的能力，而且通过它的自身的学习，可以找到某一最优控制率下的PID控制器参数，使其具有更好的鲁棒性和自适应的能力。-Using conventional PID control algorithm is difficult to live up to the required control effect. The improved BP neural network algorit
PID
- 关于智能车PID模糊算法的介绍 电动舵机模糊自适应PID控制方法 电动舵机模糊自适应PID控制研究 电动舵机伺服控制系统的模糊滑模控制 光电智能车模糊PID控制方法 基于模糊控制的智能车调速系统的设计 基于模糊控制算法的智能车转向舵机控制 模糊PID控制算法在电动舵机控制中的应用-Smart car on the introduction of electric PID fuzzy algorithm fuzzy adaptive PID control servo
Single-Neural-Net-PID
- 基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应控制PID仿真- Single Neural Net PID Controller based on Second Type Learning Algorithm
Fuzzy-Tunning-PID-Control
- PID控制算法：模糊自适应整定PID控制算法-The PID control algorithm: fuzzy adaptive PID control algorithm
基于hopfiled网络的pid自适应控制
- 为了得到更好的模型自适应控制效果，提出一个有效的控制方案。阐述PID控制技术的定义及Hopfield网络的基本原理。结合PID的控制特点，构造了基于 Hopfield神经网络的PID模型参考自适应控制算法。
遗传算法优化pid
- fun1为适应度函数 GA_optima为优化pid的主函数 mainopt.slx为适应度函数里面调用的模型 test.slx为比较模型(Fun1 is the fitness function GA_optima is the main function to optimize pid Mainopt.slx is the model called inside the fitness function Test.slx is the comparison model)
自适应模糊PID控制模型
- 将模糊自适应控制与PID控制算法结合起来，建立模型并利用simulink进行仿真。(Combining fuzzy adaptive control with PID control algorithm, the model is built and simulated in simulink.)