改进的BP神经网络PID控制器在温室环境控制中的研究
《改进的BP神经网络PID控制器在温室环境控制中的研究》是袁建平,施一萍撰写的一篇论文。
改进的BP神经网络PID控制器在温室环境控制中的研究基本信息
| 中文名 | 改进的BP神经网络PID控制器在温室环境控制中的研究 | 发表时间 | 2019-02-23 |
|---|---|---|---|
| 论文来源 | 电子测量技术 | 作 者 | 袁建平,施一萍 |
| 分类号 | TP18;TP273 | ||
[1]袁建平,施一萍,蒋宇,江鹏.改进的BP神经网络PID控制器在温室环境控制中的研究[J].电子测量技术,2019,42(04):19-24.2100433B
改进的BP神经网络PID控制器在温室环境控制中的研究造价信息
为了更好的实现对温室环境系统的智能控制,针对温室环境系统存在非线性、强耦合、大滞后、强时变等问题,在分析BP神经网络技术的基础上,提出并设计出一种基于遗传-粒子群优化的BP神经网络PID控制器,该控制器结合遗传算法强全局搜索能力以及粒子群算法强局部搜索能力和收敛速度快的特点,对神经网络的权值进行优化,对温室环境系统起到了有效的控制。最后对常规和改进后的BP神经网络PID控制器进行仿真对比研究。仿真结果表明,经过改进后的BP神经网络PID控制有更好的稳定性和鲁棒性。
改进的BP神经网络PID控制器在温室环境控制中的研究常见问题
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所谓PID指的是Proportion-Integral-Differential。翻译成中文是比例-积分-微分。PID怎么对误差控制，听我细细道来： 所谓“误差”就是命令与输出的差值。比如你希望控制液...
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有啊，就叫智能PID调节仪智能自整定PID调节仪 采用先进的微处理器进行智能控制，适用于需要进行高精度调节控制的系统,并可根据被控对象自动演算出最佳调节参数。输入端口具备万能信号输入功能，只需通过仪表...
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确切说是PID调节器。工程上常常用在闭环系统中加入PID环节，对系统的传递函数进行修正，以快速的跟踪变化，消除稳态误差。PID调节器中的P为比例环节，起放大作用。I为积分环节，可以消灭稳态误差。D为微...
改进的BP神经网络PID控制器在温室环境控制中的研究文献
BP神经网络PID控制在空调系统中的应用
针对空调房间这样一个多干扰、大惯性、高度非线性系统控制性能优化较困难,传统的控制策略不但在控制精度、灵敏度以及系统稳定性上存在缺馅,而且能耗大。为了提高空调制冷和供暖效果,提出一种新的基于BP神经网络的PID控制方案,通过BP算法修正BP网络自身权系数,实现了PID控制器参数的在线调整。仿真结果显示BP神经网络PID控制系统比单纯的BP神经网络或PID控制系统建模时间短,系统更稳定,超调量更小,更适合应用于复杂的空调系统控制中。
神经网络PID控制器在高大空间恒温空调系统中的应用
针对暖通空调领域中高大空间恒温空调系统大滞后、慢时变、非线性的特点以及不确定干扰因素多的实际情况,将具有自学习、自适应功能的神经网络PID控制器应用于空调系统中,并利用非线性辩识算法对控制过程进行预测输出,最后在空调房间数学模型的基础上通过Matlab环境下的计算机仿真和对某电视台大型演播室进行温度控制实验相结合,发现在高大空间恒温空调系统中神经网络PID控制响应快、超调小,验证了神经网络PID控制器的实用性和有效性.
本书是作者多年来在基于自然计算的PID控制器参数整定与实现方面进行深入研究的基础上撰写而成的。在吸收国内外许多具有代表性的最新研究成果的基础上，本书着重介绍作者在这一领域的研究成果，主要包括:PID控制器参数整定方法;分数阶PID控制器的参数整定;基于QDRNN的多变量PID控制器参数整定;数字PID控制器的FPGA实现;基于BP神经网络的PID控制器的FPGA实现;基于遗传算法的PID控制器的FPGA实现;基于粒子群算法的PID控制器的FPGA实现;主要算法的基本程序。
本书可作为与自动化相关专业的师生、研究人员以及工程技术人员的参考书。
前言
第1章 绪论
第2章 PID控制器参数整定方法
第3章 分数阶PID控制器的参数整定
第4章 基于QDRNN的多变量PID控制器参数整定
第5章 数字PID控制器的FPGA实现
第6章 基于BP神经网络的PID控制器的FPGA实现
第7章 基于遗传算法的PID控制器的FPGA实现
第8章 基于粒子群算法的PID控制器的FPGA实现
附录
参考文献
图书信息
书 名: PID控制器参数整定与实现
作 者：黄友锐，曲立国
出版社： 科学出版社
出版时间：2010-1-1
ISBN: 9787030267337
开本： 16开
定价: 39.00元
内容简介
本书是作者多年来在基于自然计算的PID控制器参数整定与实现方面进行深入研究的基础上撰写而成的。在吸收国内外许多具有代表性的最新研究成果的基础上，本书着重介绍作者在这一领域的研究成果，主要包括：PID控制器参数整定方法；分数阶PID控制器的参数整定；基于QDRNN的多变量PID控制器参数整定；数字PID控制器的FPGA实现；基于BP神经网络的PID控制器的FPGA实现；基于遗传算法的PID控制器的FPGA实现；基于粒子群算法的PID控制器的FPGA实现；主要算法的基本程序。
本书可作为与自动化相关专业的师生、研究人员以及工程技术人员的参考书。
图书目录
前言
第1章 绪论
第2章 PID控制器参数整定方法
第3章 分数阶PID控制器的参数整定
第4章 基于QDRNN的多变量PID控制器参数整定
第5章 数字PID控制器的FPGA实现
第6章 基于BP神经网络的PID控制器的FPGA实现
第7章 基于遗传算法的PID控制器的FPGA实现
第8章 基于粒子群算法的PID控制器的FPGA实现
附录
参考文献
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