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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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： 2013-10-21
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乐高机器人的PID控制器 的资料
上传时间： 2013-10-16
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增量式PID的MATLAB实现
上传时间： 2013-11-08
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介绍PID算法的好资料
上传时间： 2013-11-09
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传统的PID控制对于控制模型不确定并具有非线性特性的对象时，存在参数难以整定、控制效果不好的缺点，文中提出了一种基于蚁群算法的PID调节算法，即利用蚁群算法动态调节PID的参数，实现对配料系统的控制，通过实验仿真的方式证明了该方法具有良好的控制效果及适应性。
上传时间： 2013-10-09
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基于模糊PID控制的智能巡线机器人的设计与研究
上传时间： 2013-10-17
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