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神经网络PID控制算法的MATLAB仿真及其在环境控制中的应用.doc
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2023-07-01
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神经网络PID控制算法的MATLAB仿真及其在环境控制中的应用.doc
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本科毕业设计(论文)
课题名称 神经网络 PID 控制算法的 MATLAB 仿
真及其在环境控制中的应用
学 号
学生姓名
指导教师
起讫日期
工作地点
- 1 -
摘要
PID(比例-积分-微分)控制器作为最早实用化的控制器已有 50 多年历史,现在
仍然是应用最广泛的工业控制器。PID 控制器简单易懂,使用中不需精确的系统模型等先
决条件,因而成为应用最为广泛的控制器。PID 控制室最早发展起来的控制策略之一,由
于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高,被广泛应用于过程控制和运动控制中,尤其适用于
可建立精确数学模型的确定性控制系统。但是常规的 PID 控制器参数往往整定不良、性能
欠佳,对运行工况的适应性很差。而神经网络具有很强的非线性映射能力、自学习能力、
联想记忆能力、并行信息处理方式及优良的容错性能。
本课题设计提出就是为了建立一种单神经网络的 PID 控制器,使得人工神经网络与传
统 PID 控制相结合互相补充,共同提高控制质量,并利用 Matlab 软件进行仿真。
关键词:控制理论;神经网络;pid控制;BP算法;神经网络pid;MATLAB仿真
- 2 -
ABSTRACT
The PID ( PID ) controller as the first practical controller has 50 years of
history, is still the most widely used industrial controller. The PID controller
is simple and easy to understand, without the use of accurate system models
prerequisites, and thus become the most widely used controller. The PID control
room is the earliest developed one of the control strategy, because of its simple
algorithm, good robustness and high reliability, is widely used in process control
and movement control, especially can be applied to establish the precise
mathematical model of uncertainty control system. But the conventional PID
controller parameters often setting bad, poor performance, the operating condition
adaptability is poor. While the neural network has very strong nonlinear mapping
ability, self-learning ability, the capacity of associative memory, parallel
information processing and fine fault-tolerant performance.
This topic design proposed is to establish a single PID neural network controller,
the artificial neural network and traditional PID control are combined to
complement each other, work together to improve the control quality, and the use
of Matlab software simulation.
Key words: control theory; neural network; PID control; BP algorithm; neural
network PID; MATLAB simulation
- 3 -
目录
第一章 绪论.....................................................................................................................- 5 -
1.1 课题研究背景.......................................................................................................- 5 -
1.2 课题研究意义.......................................................................................................- 6 -
1.3 课题目前研究现状...............................................................................................- 8 -
1.4 本文的主要任务及研究内容.............................................................................- 10 -
第二章 神经网络...........................................................................................................- 12 -
2.1 神经网络的基本概念.........................................................................................- 12 -
2.2 人工神经元模型.................................................................................................- 14 -
2.3 神经网络的结构.................................................................................................- 16 -
2.4 神经网络的工作方式.........................................................................................- 18 -
2.5 神经网络的学习.................................................................................................- 18 -
2.6 小结.....................................................................................................................- 20 -
第三章 PID 控制器 .......................................................................................................- 21 -
3.1 传统控制理论的局限性.....................................................................................- 21 -
3.2 PID 控制概述 ..................................................................................................- 22 -
3.3 PID 控制的原理和特点 ..................................................................................- 22 -
3.4 PID 控制的预置和参数整定 ..........................................................................- 24 -
3.5 PID 工作应注意问题 ......................................................................................- 26 -
3.7 小结.....................................................................................................................- 27 -
第四章 基于 BP 神经网络整定的控制及 MATLAB 仿真.........................................- 29 -
4.1 MATLAB 语言简介...........................................................................................- 29 -
4.1.1 MATLAB 概述.....................................................................................- 29 -
4.1.2 MATLAB 语言特点.............................................................................- 30 -
4.2 神经网络工具箱函数.........................................................................................- 30 -
4.3 基于 simulink 的神经网络控制.........................................................................- 31 -
4.4 BP 神经网络....................................................................................................- 32 -
4.4.1 BP 算法原理.........................................................................................- 32 -
4.4.2 BP 网络的前馈计算.............................................................................- 33 -
4.4.3 BP 神经网络学习算法的改进.............................................................- 34 -
4.5 基于 BP 神经网络的 PID 整定原理 ..............................................................- 36 -
4.6 设计与仿真.........................................................................................................- 39 -
结束语...............................................................................................................................- 44 -
致 谢...............................................................................................................................- 45 -
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