针对硫化镍矿选矿浮选工业过程中液位控制进行数学分析,建立 BP预测模型并实施多浮选槽液位控制方法,利用目前工程领域流行的 MATLAB 7.0中提供的神经网络工具箱,对网络模型进行训练和仿真,为有效抑制各槽液位扰动、实时调整各浮选槽液位和实现浮选指标的提高提供了有效的途径。仿真结果证明了BP神经网络对解决硫化镍矿浮选过程液位PID控制的有效性,具有广泛应用和推广的价值。
上传时间: 2014-12-28
上传用户:凌云御清风
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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数控仿真与网络控制系统(雏形)
上传时间: 2015-03-02
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用MATLAB实现的神经网络控制器设计程序以及性能测试仿真程序
上传时间: 2015-03-13
上传用户:黑漆漆
一个很棒的网络控制系统仿真软件,Truetime工具箱包括TrueTime Computer与Truetime Network 两个接口模块。计算机模块具有灵活的实时内核,A/D和D/A转换器,网络接口和外部通道。计算机模块按照用户定义的任务执行,代码采用Matlab或C++编写。
上传时间: 2015-03-14
上传用户:qweqweqwe
仿真1:首先把网络温度参数T固定在100,按工作规则共进行1000次状态更新,把这1000次状态转移中网络中的各个状态出现的次数Si(i=1,2,…,16)记录下来 按下式计算各个状态出现的实际频率: Pi=Si/∑i=1,NSi=Si/M 同时按照Bo1tzmann分布计算网络各个状态出现概率的理论值: Q(Ei)=(1/Z)exp(-Ei/T) 仿真2:实施降温方案,重新计算 采用快速降温方案:T(t)= T0/(1+t) T从1000降到0.01,按工作规则更新网络状态 当T=0.01时结束降温,再让T保持在0.01进行1000次状态转移,比较两种概率
上传时间: 2014-01-19
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用Delphi开发语言实现的对网络链路层的连续ARQ协议的仿真。
上传时间: 2015-04-02
上传用户:缥缈
基于matlab用神经网络控制船舶航向的仿真程序
上传时间: 2013-12-20
上传用户:lmeeworm
本程序是对基于单神经元网络的PID智能控制来进行仿真!
上传时间: 2015-04-22
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matlab下面仿真802.3协议以太网mac层10、100M的网络接口模型。包括pci接口。
上传时间: 2014-01-24
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