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levelingdevicePIDcontrolleresign
- 为了便于进行形象化的理解，本章进行了控制结果的可视化编程。利用Matlab与Borland C++ Builder的程序开发接口，通过建立独立的可执行程序，演示了控制过程中对熨平板进行调节的过程。最终认为，PID控制和人工神经网络控制对控制速度和精度都有了很多的改善；对摊铺机自动调平装置而言，其控制器的设计占有重要的地位。 -To facilitate figurative understanding of this chapter for the control of the results
BP
- 基于BP神经网络的 参数自学习控制 （1）确定BP网络的结构，即确定输入层节点数M和隐含层节点数Q，并给出各层加权系数的初值 和 ，选定学习速率 和惯性系数 ，此时k=1； （2）采样得到rin(k)和yout(k)，计算该时刻误差error(k)=rin(k)-yout(k)； （3）计算神经网络NN各层神经元的输入、输出，NN输出层的输出即为PID控制器的三个可调参数 ， ， ； （4）根据(3.34)计算PID控制器的输出u(k)； （5）进行神经网络学习，在线调整加权
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
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
bpnet
- 智能控制；BP神经网络算法；PID控制器MATLAB 仿真-Intelligent Control BP neural network algorithm MATLAB simulation, the PID controller
znkz
- 智能控制；神经网络；PID控制；遗传算法等及其相关程序代码-Intelligent control neural network PID control genetic algorithm and its associated program code
BPPID
- 基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤，并文中附有相关的MATLAB程度源代码；-Based on BP neural network PID tuning principles and steps of the algorithm, and can be related to the degree of the MATLAB source code
BP
- 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
BP-PID
- 基于BP神经网络的PID参数自整定，实现PID控制器的自适应控制(Self-tuning of PID parameters based on BP neural network)
code
- 该代码为基于pso算法优化的PID神经网络的系统控制算法 清空环境变量 粒子初始化 初始种群极值 迭代寻优 最优个体控制(The code is the system control algorithm of PID neural network based on PSO algorithm optimization Empty the environment variable Particle initialization Initial population extremum
bppid
- 基于神经网络bp的pid控制器，可以运行。(based on nerual network pid controller)
BP based PID Control
- 被控对象为传递函数，是神经网络BPpid控制的(Based on bp nerual network pid control)