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基于模糊控制的BP神经网络PID控制器，规则简单，变通性强，学习时间简短。-Fuzzy Control Based on BP neural network PID controller, the rule is simple, flexible and strong, short learning time.
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In this paper, an orthogonal functions neural network is used to
achieve the control of nonlinear systems. The adaptive controller is constructed
by using Chebyshev orthogonal polynomials neural network, which has advantages
such as simple stru
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情感神经网络工具箱 构建BELBIC控制器模型-Affective neural network toolbox to build BELBIC controller model
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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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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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