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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 f
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
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- 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 f
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
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。
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
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 con
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 initializatio
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)