文獻(xiàn)閱讀總結(jié)4基于合作粒子群算法的pid神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性控制系統(tǒng)(參考版)

【摘要】基于合作粒子群算法的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性控制系統(tǒng)匯報(bào)人：張輝導(dǎo)師：郭強(qiáng)2022年4月24日來源：樸海國(guó)，王志新，張華強(qiáng).基于合作粒子群算法的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性控制系統(tǒng)[J]，控制理論與應(yīng)用,2022年12期.12作者簡(jiǎn)介：樸海國(guó)(1977—),男,博士研究生,目

2025-01-07 12:48

基于粒子群算法的控制系統(tǒng)pid參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)(參考版)

【摘要】遼寧科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）第64頁基于粒子群算法的控制系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)摘要本文主要研究基于粒子群算法控制系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法以及對(duì)PID控制的改進(jìn)。PID參數(shù)的尋優(yōu)方法有很多種，各種方法的都有各自的特點(diǎn)，應(yīng)按實(shí)際的系統(tǒng)特點(diǎn)選擇適當(dāng)?shù)姆椒?。本文采用粒子群算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，主要做

2025-06-30 20:46

基于粒子群算法的pid參數(shù)優(yōu)化(參考版)

【摘要】基于粒子群算法的PID參數(shù)優(yōu)化計(jì)算機(jī)控制理論與設(shè)計(jì)作業(yè)姓名：學(xué)號(hào)：基于粒子群算法的PID參數(shù)優(yōu)化基于粒子群算法的PID參數(shù)優(yōu)化徐鵬翔1501086控制

2024-08-21 15:54

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制(參考版)

【摘要】1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制圖一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖一、方案一2)()(1kekx?)1()()()(2?????kekekekx)2()1(2)()()(23???????kekekekekx)()()(kykrke????控制的結(jié)構(gòu)。具有增量加權(quán)和。由此可見，為輸入信號(hào)的為權(quán)系數(shù)，式中的輸出

2024-08-18 11:15

基于a粒子群算法的控制系統(tǒng)pid參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)分析畢業(yè)論文(參考版)

【摘要】基于粒子群算法的控制系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)摘要本文主要研究基于粒子群算法控制系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法以及對(duì)PID控制的改進(jìn)。PID參數(shù)的尋優(yōu)方法有很多種，各種方法的都有各自的特點(diǎn)，應(yīng)按實(shí)際的系統(tǒng)特點(diǎn)選擇適當(dāng)?shù)姆椒?。本文采用粒子群算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，主要做了如下工作：其一，選擇控制系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)，本控制系統(tǒng)選用時(shí)間乘以誤差的絕對(duì)值，通過對(duì)控制系統(tǒng)的逐步仿真，對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。由于選

2025-06-30 17:38

智能控制系統(tǒng)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(參考版)

【摘要】第五章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制前向網(wǎng)絡(luò)及其算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理及結(jié)構(gòu)反饋網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和結(jié)構(gòu)神經(jīng)元是由細(xì)胞體、樹突和軸突組成圖生物神經(jīng)元模型神經(jīng)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)與功能1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)生物神經(jīng)元的一種模擬和簡(jiǎn)化，是

2025-01-09 05:19

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性自適應(yīng)控制研究畢業(yè)設(shè)計(jì)論文(參考版)

【摘要】青島科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）1摘要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制是基于自適應(yīng)的基本原理，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)設(shè)計(jì)而成的。它發(fā)揮了自適應(yīng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各自長(zhǎng)處，為非線性控制的研究提供了一種新方法。本文基于Lyapunov穩(wěn)定性理論，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接自適應(yīng)控制的思想設(shè)計(jì)控制器，研究了一類帶干擾的不確定非線性系統(tǒng)的控制問題?？刂破髦饕轻槍?duì)不確定非線性系統(tǒng)

2024-09-01 17:28

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制ppt課件(參考版)

【摘要】1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制圖一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖一、方案一2)()(1kekx?)1()()()(2?????kekekekx)2()1(2)()()(23???????kekekekekx)()()(kykrke????控制的結(jié)構(gòu)。具有增量加權(quán)和。由此可見，為輸入信號(hào)的為權(quán)系數(shù)，式中的輸出

2025-01-08 15:31

pid神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制ppt課件(參考版)

【摘要】14-7PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制?闡述用PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行單變量、多變量非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的控制問題?具有多輸入多輸出、內(nèi)部具有強(qiáng)耦合作用的多變量系統(tǒng)，在工程中是不少見的，實(shí)現(xiàn)對(duì)多變量系統(tǒng)的有效控制的關(guān)鍵是解耦控制問題24-7-1PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單變量控制1.控制結(jié)構(gòu)

2024-10-22 05:00

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性自適應(yīng)控制研究畢業(yè)設(shè)計(jì)論文(參考版)

【摘要】青島科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）摘要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制是基于自適應(yīng)的基本原理，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)設(shè)計(jì)而成的。它發(fā)揮了自適應(yīng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各自長(zhǎng)處，為非線性控制的研究提供了一種新方法。本文基于Lyapunov穩(wěn)定性理論，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接自適應(yīng)控制的思想設(shè)計(jì)控制器，研究了一類帶干擾的不確定非線性系統(tǒng)的控制問題?？刂破髦饕轻槍?duì)不確定非線性系統(tǒng)中存在的兩類未知項(xiàng)——未知函數(shù)和未知外界干擾而

2025-06-30 20:41

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制器的設(shè)計(jì)(參考版)

【摘要】天津理工大學(xué)中環(huán)信息學(xué)院2020屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書I基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器設(shè)計(jì)摘要本文以提高控制器的控制效果為目標(biāo)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合，分別對(duì)單變量系統(tǒng)和多變量系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的PID控制進(jìn)行了深入研究和探索。對(duì)單變量系統(tǒng)，將預(yù)測(cè)控制的思想和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的思想結(jié)合起來，用多步預(yù)測(cè)性能指標(biāo)函數(shù)

2024-11-12 01:25

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制在主汽溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用(參考版)

【摘要】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制在主汽溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用摘要 2第1章緒論 3選題的背景 3 3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 5第2章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 6引言 6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論 6 6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 7MP模型 7 8BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 9BP神經(jīng)網(wǎng)路概述 9BP算法的計(jì)算公式及流程圖 10 12第3章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID

2025-06-22 15:42

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和粒子群優(yōu)化的鍋爐汽溫控制研究畢業(yè)論文(參考版)

【摘要】1基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和粒子群優(yōu)化的鍋爐汽溫控制研究摘要過熱蒸汽溫度是大型燃煤機(jī)組的主要控制參數(shù)，對(duì)機(jī)組的安全性和經(jīng)濟(jì)性影響很大，是鍋爐安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要參數(shù)之一。過熱器出口溫度是全廠工質(zhì)溫度的最高點(diǎn)，也是金屬壁溫度的最高處，在過熱器正常運(yùn)行時(shí)已接近材料允許的最高溫度，如果過熱蒸汽溫度過高，會(huì)直接危及過熱器及汽輪機(jī)等

2025-07-05 11:42

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)的pid控制算法研究學(xué)士學(xué)位論文(參考版)

【摘要】沈陽理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文摘要PID（比例-積分-微分）控制器作為最早實(shí)用化的控制器已有50年以上的年歷史，現(xiàn)在仍然是應(yīng)用最廣泛、最普遍的工業(yè)控制器。PID控制器簡(jiǎn)單易懂，使用中不需精確的物理系統(tǒng)模型等先決條件，因而成為最受歡迎的、應(yīng)用最為普遍的控制器。PID控制器最早發(fā)展起

2025-06-30 20:28

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正pid控制研究(參考版)

【摘要】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正PID控制研究摘要:基于反向傳播BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,適應(yīng)能力.本文詳細(xì)敘述了BP算法的原理,并將改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在傳統(tǒng)的PID控制中,克服了PID控制在參數(shù)的調(diào)整過程中對(duì)于系統(tǒng)模型過分依賴的缺點(diǎn).利用MATLAB仿真的結(jié)果表明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正控制能夠使傳

2024-11-09 23:02

文獻(xiàn)閱讀總結(jié)4基于合作粒子群算法的pid神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性控制系統(tǒng)-文庫吧在線文庫

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文獻(xiàn)閱讀總結(jié)4基于合作粒子群算法的pid神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性控制系統(tǒng)(留存版)