文中将BP神经网络的原理应用于参数辨识过程，结合传统的 PID控制算法，形成一种改进型BP神经网络PID控制算法。该算法利用BP神经网络建立系统参数模型，能够跟踪被控对象的变化，取得较高的辨识精度。针对BP神经网络对权系初始值敏感的缺点，优化BP神经网络的初始权系数。通过BP算法修正BP网络自身权系数，实现PID参数的在线调整。仿真结果显示了该算法收敛速度快、精度高、鲁棒性强、稳定性好，表明了该算法的可行性与有效性。
上传时间： 2013-10-08
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针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后，给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图，并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。
上传时间： 2014-03-21
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针对 PID参数复杂繁琐的整定过程这一问题，提出了基于MATLAB/Simulink仿真环境，模拟工程稳定边界法的船载雷达伺服系统PID参数整定策略和步骤，并进行了仿真实验。结果表明该方法具有良好的收敛性，使得控制系统动态性能得到有效改善，并且很大程度上减少了工作量。
上传时间： 2013-10-25
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根据桥式起重机的特点，建立了安全性评估指标体系。在模糊综合评判的基础上，引入BP神经网络，建立了起重机安全评估的模糊神经网络模型。采用改进的梯度下降动量BP算法对网络进行计算，克服了常用BP算法收敛速度较慢的缺点。通过神经网络的多次学习训练，评估因素权重得到了优化。研究结果表明：训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了专家的知识、经验和判断，可将此网络应用于桥式起重机的安全性评估。
上传时间： 2013-10-12
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人工气候室的温湿度控制面临诸多的难题，不但控制对象有滞后性、无准确数学模型以及存在不确定干扰等，同时温湿度还存在耦合现象。使用常规PID或者单纯的模糊控制效果都不佳。本文提出了一种PID与模糊控制相结合的智能控制算法，同时通过内蒙古大学生物学院人工气候室现场测试，证明了该控制算法对于温湿度控制系统的有效性。
上传时间： 2013-10-27
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针对电液比例位置控制系统由于非线性和死区特性在实际控制中难以得到满意的控制效果的现状，本研究采用T-S模糊控制理论的原理设计了T-S模糊控制器对电液比例位置控制系统进行控制。并以Matlab为平台进行了仿真实验。仿真结果表明采用T-S模糊控制的电液比例位置控制系统具有较好的控制效果
上传时间： 2013-11-13
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PID控制技术在压电陶瓷精密定位过程的应用 4页 0.2M
上传时间： 2013-11-15
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温度控制的PID算法的C语言程序,里面有具体程序的实现，还有各个参数的意义介绍，十分详细，非常有用
上传时间： 2013-10-22
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乐高机器人的PID控制器 的资料
上传时间： 2013-10-17
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增量式PID的MATLAB实现
上传时间： 2013-11-08
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