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搜索资源 - neural network controller
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Tuning PID Controller by Neural Network for Robot Manipulator
Trajectory Tracking
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基于BP神经网络的PID控制方法设计控制器，通过BP神经网络与PID的控制相结合的神经网络控制基本原理和设计来自适应的功能调节PID的的三个参数，并根据被控对象的近似数学模型来输出输入与输出并分析BP神经网络学习速率η，隐层节点数的选择原则及PID参数对控制效果的影响。-based on BP neural network PID control method designed controller, through the BP neural network PID control with
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基于神经计算的增量式PID控制器学习算法。被控对象为加热炉控制系统。-keyword： PID controller 、 neural network
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基于神经计算的增量式PID控制器学习算法。被控对象为非线性控制系统。-keyword：PID controller 、 neural network、MATLAB
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多变量输入、输出、多干扰、非线性和强耦合的复杂系统控制是一个比较困难的问题，常用的控制器可能因为多变量耦合问题难以控制系统。PID神经元网络是一种多层前向神经元网络，它的各层神经元个数、连接方式、连接权值是按照PID控制规律的已有原则和经验确定的，是一种动态的符合控制系统的前向网络。但是由于PID网络初始权值随机取值的原因，每次控制的效果都有所差别，个别情况下控制效果还比较差。本案例研究了基于PID神经元的多变量耦合系统控制，并用PSO算法来优化控制器以取得更好的控制效果。-Multivaria
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针对一种迟滞现象进行的神经网络控制，在控制器的设计中采用了伪控制技术-Neural Network Control for a hysteresis phenomenon in the design of the controller uses a pseudo-control technology
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这个程序是基于RBF神经网络的PID控制器程序，控制器程序可用，运行的平台为matlab-This program is a program of PID controller based on RBF neural network, the controller program is available, operating platform for matlab
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针对一类非线性动态系统给出了一种基于RBF(径向基函数)神经网络的模型参考自适应控制算法,控制器的结构中使用RBF网络来动态的补偿系统的非线-A class of nonlinear dynamic systems presents a model reference adaptive RBF (Radial Basis Function) neural network control algorithms, structure of the controller using RBF netwo
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基于神经网络的非线性预测控制：其中使用的神经网络预测模型和神经网络PID控制器-Nonlinear predictive control based on Neural Network: neural network predictive model and neural network PID controller
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基于S函数的BP神经网络PID仿真，可以学习S函数的应用-Simulation Based on BP neural network PID controller Simulink S-function
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基于BP神经网络的PID控制器结构,控制器由两部分组成：一是常规PID控制器，用以直接对对象进行闭环控制，且3个参数在线整定；二是神经网络NN，根据系统的运行状态，学习调整权系数，从而调整PID参数，达到某种性能指标的最优化。-基于BP神经网络的PID控制器结构,控制器由两部分组成：一是常规PID控制器，用以直接对PID controller structure BP neural network, the controller consists of two parts: First, a c
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针对传统的PID控制器参数固 定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特 点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数,整定出一组适合于控制对象的kp,ki,kd参数。将算法运用到电机控制系统的PID 参数寻优中,仿真结果表明基于此算法设计的PID控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。-Traditional PID controller parameters fixed
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in this code we have t siso pid controller by neural network. -in this code we have t siso pid controller by neural network.
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in this folder we have mimo pid controller that implement by neural network
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Artificial Neural Network-Based Controller for
Permanent Magnet Synchronous Motor Servo System
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In this paper, we try to use feedback control system as a
new hybrid method to solve optimization problems. Because
controller can control plant for a goal, if the plant is replaced
by the cost function and the goal is changed to be solving
o
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A grid-connected wind-photovoltaic (PV) hybrid power system is proposed, and the steady-state model
analysis and the control strategy of the system are presented in this paper. The system consists of the PV
power, wind power, and an intelligent p
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PID控制器参数主要是人工调整，这种方法不仅费时，而且不能保证获得最佳的性能。PSO已经广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊系统控制以及其它应用领域，本案例将使用PSO进行PID控制器参数的优化设计。-The main parameters of PID controller are manual adjustment. This method is not only time-consuming, but also can not guarantee the best perfor
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液压位置控制源代码，有摩擦补偿，利用滑模控制器实现，神经网络逼近等。-Hydraulic position control source code, friction compensation, the use of sliding mode controller to achieve, neural network approximation.
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模糊神经网络就是模糊理论同神经网络相结合的产物，它汇集了神经网络与模糊理论的优点，集学习、联想、识别、信息处理于一体。模糊神经网络可用于模糊回归、模糊控制器、模糊专家系统、模糊谱系分析、模糊矩阵方程、通用逼近器。(Fuzzy neural network is the product of the combination of fuzzy theory and neural network. It combines the advantages of neural network and fuz
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