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基于PSO-BP模糊PID的变距取苗机构控制系统设计 被引量:3
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作者 李润泽 王卫兵 李小军 《农机化研究》 北大核心 2025年第2期9-18,共10页
为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。... 为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。同时,为实现变距取苗机构的精确控制,提出了一种基于PSO-BP的模糊PID算法以提高控制精度,介绍了系统的结构与工作原理,并通过选型计算与分析建模建立了控制系统的数学模型。针对传统PID控制器稳定性差、响应速度慢等不足之处,利用PSO-BP模糊PID对控制器的参数进行在线调整,以满足控制过程中对参数的不同需求。仿真结果与试验数据的分析表明:在参数相同条件下,基于PSO-BP模糊PID控制系统系统稳定性更好、响应速度更快,具有良好的鲁棒性,提升取苗成功率的同时降低了基质损伤率,能够满足变距取苗机构高精度快速稳定控制的需求。 展开更多
关键词 变距取苗机构 PSO-bp神经网络 模糊pid算法 控制系统
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采用改进BP-PID控制的机器人避障仿真研究 被引量:6
2
作者 吴静松 耿振铎 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第4期437-441,共5页
针对移动机器人避障过程中行驶路径长、寻路速度慢等问题,提出了一种改进反向传播-比例-积分-微分(BP-PID)控制器,并对移动机器人避障效果进行仿真验证。利用移动机器人在二维坐标系的避障简图,得出了移动机器人运动方程式。引用比例-积... 针对移动机器人避障过程中行驶路径长、寻路速度慢等问题,提出了一种改进反向传播-比例-积分-微分(BP-PID)控制器,并对移动机器人避障效果进行仿真验证。利用移动机器人在二维坐标系的避障简图,得出了移动机器人运动方程式。引用比例-积分-微分(PID)控制器和3层BP神经网络结构,利用BP神经网络的学习能力调整PID控制器参数。引用粒子群算法进行改进,通过改进粒子群算法在线优化BP-PID控制器,确保移动机器人BP-PID控制器收敛于全局最优值,从而使移动机器人避障效果更好。在不同环境中,采用Matlab软件对移动机器人避障效果进行仿真,比较改进前和改进后的移动机器人避障效果。结果显示:在不同环境中,改进前和改进后的BP-PID控制器均能使移动机器人安全地躲避障碍物;但是采用改进的粒子群算法优化BP-PID控制器,可以使移动机器人运动路径更短,迭代次数更少,搜索时间更短。采用改进BP-PID控制器,能够提高移动机器人避障过程中寻路速度,缩短行驶路径,效果更好。 展开更多
关键词 移动机器人 bp神经网络 pid控制器 改进粒子群算法 避障 仿真
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基于改进PID和扩张状态观测器的温度控制算法 被引量:1
3
作者 吴敏 刘莎 +1 位作者 翟力欣 田光兆 《现代电子技术》 北大核心 2025年第7期112-118,共7页
针对传统温度控制系统控温时间长、误差大的问题,提出一种基于改进PID和扩张状态观测器的温度控制算法。首先,建立了结合BP神经网络的PID参数自调整温度控制模型,并对BP神经网络的输入层进行改进,将更多的先验信息加入输入向量,用于训... 针对传统温度控制系统控温时间长、误差大的问题,提出一种基于改进PID和扩张状态观测器的温度控制算法。首先,建立了结合BP神经网络的PID参数自调整温度控制模型,并对BP神经网络的输入层进行改进,将更多的先验信息加入输入向量,用于训练BP神经网络,以减少系统的不确定性;其次,通过增加状态观测器来估计系统扰动,针对控制系统的扰动进行补偿,并在仿真实验中验证方法的有效性;最后,根据仿真实验结果显示,与参考文献中提及的算法相比,系统的上升时间减少了19.7%,超调量减少了81.7%,调节时间减少了41.7%,静态误差减少了73.0%。 展开更多
关键词 bp神经网络 pid控制 扩张状态观测器 温度控制 参数自调整 系统扰动
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基于改进的灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测方法
4
作者 彭庆媛 王晓峰 +3 位作者 唐傲 华盈盈 何飞 刘建平 《现代电子技术》 北大核心 2025年第13期96-104,共9页
当今世界的网络安全问题日益突出,入侵检测技术作为网络安全领域的重要组成部分得到迅速发展。目前,BP神经网络广泛应用于入侵检测。但传统BP神经网络权值选取不精确、学习效率低以及易陷入局部极小值,针对以上缺点,文中提出一种基于改... 当今世界的网络安全问题日益突出,入侵检测技术作为网络安全领域的重要组成部分得到迅速发展。目前,BP神经网络广泛应用于入侵检测。但传统BP神经网络权值选取不精确、学习效率低以及易陷入局部极小值,针对以上缺点,文中提出一种基于改进的灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测方法。改进的灰狼算法通过改变线性控制参数,以及在灰狼位置更新公式中加入反余切惯性权重策略,以扩展狼群的搜索范围,从而避免陷入局部最优解。利用改进的算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,将优化的BP神经网络应用于入侵检测。实验结果表明,改进的灰狼算法具有更好的稳定性、寻优效率和寻优精度,改进的入侵检测方法不易陷入局部极小值,泛化能力强,预测精度高和可靠性好。 展开更多
关键词 非线性控制参数 惯性权重 灰狼优化算法 bp神经网络 入侵检测 网络安全
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基于BP神经网络的速度前馈PID控制器设计 被引量:16
5
作者 盛贤君 姜涛 +1 位作者 王杰 刘宁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A02期134-137,共4页
针对工业控制中常出现的模型未知且具有时变特性的复杂被控系统,为满足对被控系统快速响应的控制要求,提出一种经过遗传优化预处理的基于BP神经网络的速度前馈PID控制器。通过将PID控制器与速度前馈控制器相结合,利用遗传算法对控制器... 针对工业控制中常出现的模型未知且具有时变特性的复杂被控系统,为满足对被控系统快速响应的控制要求,提出一种经过遗传优化预处理的基于BP神经网络的速度前馈PID控制器。通过将PID控制器与速度前馈控制器相结合,利用遗传算法对控制器参数进行一次离线优化预处理,再通过BP神经网络实现控制器参数在优化预处理基础上的二次在线自适应整定,以达到实时最优控制的目的。在MATLAB下进行仿真验证,结果表明:与常规PID控制器相比,阶跃输入下的系统响应时间减少22%,正弦输入下的系统跟随误差减少12%,控制器参数能实时自适应调节。 展开更多
关键词 bp神经网络 速度前馈 pid控制器 遗传算法 自适应控制
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BP网络的PID型二阶快速学习算法 被引量:17
6
作者 邓志东 孙增圻 刘建伟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第1期67-72,共6页
本文利用PID控制的思想,提出了BP网络的一种二阶快速学习算法,给出了学习因子选择的必要条件与较佳区域,并结合一非线性正弦函数进行了仿真研究.结果表明,较之标准BP学习算法,利用此法可使学习收敛速度提高22倍左右.
关键词 pid控制 快速学习算法 神经网络
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基于BP-PID算法的无线分布式温度控制系统 被引量:9
7
作者 田波 周武能 +1 位作者 周全权 王菊平 《控制工程》 CSCD 北大核心 2015年第5期841-847,共7页
针对传统工业现场温度控制系统存在的复杂性、多样性、分布式特点,将具备灵活性、可移植性、可扩展性的无线网络与传统温度控制系统相结合。运用传统PID与BP神经网络相结合的算法,并结合复合数字滤波法进行软件滤波,开发了一种基于Wi-F... 针对传统工业现场温度控制系统存在的复杂性、多样性、分布式特点,将具备灵活性、可移植性、可扩展性的无线网络与传统温度控制系统相结合。运用传统PID与BP神经网络相结合的算法,并结合复合数字滤波法进行软件滤波,开发了一种基于Wi-Fi的无线网络温度控制系统,实现了对分布式复杂工业电阻炉的集中管理与分散控制。其鲁棒性、控制精度和响应速度都满足工业生产现场要求,并且很好地解决了有线控制网络的布线复杂、不易扩展、维护不便等缺陷。 展开更多
关键词 无线网络 神经网络 bp-pid 算法 温度控制
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基于BP算法的船舶航向模糊PID控制研究 被引量:19
8
作者 彭秀艳 张文颖 贾书丽 《控制工程》 CSCD 北大核心 2013年第4期623-626,共4页
以含有未知参数的船舶航向非线性模型为研究对象,设计了一种基于BP算法的船舶航向模糊自适应PID控制器。船舶航向传统PID控制的参数自适应能力弱,鲁棒性较差;BP算法可动态调整PID控制参数,但由于BP神经网络收敛速度慢,且有时会使设定的... 以含有未知参数的船舶航向非线性模型为研究对象,设计了一种基于BP算法的船舶航向模糊自适应PID控制器。船舶航向传统PID控制的参数自适应能力弱,鲁棒性较差;BP算法可动态调整PID控制参数,但由于BP神经网络收敛速度慢,且有时会使设定的指标函数达到局部极值,操纵性能不能令人满意。基于BP算法的模糊自适应控制策略,采用模糊规则对网络输入进行"归档",优化网络收敛速度,避免设定指标函数达到局部极值,改善了系统的操纵性能与鲁棒性。仿真实验结果表明该控制策略实现简单,具有较高控制精度。 展开更多
关键词 船舶航向控制 模糊自适应 bp神经网络 参数整定 pid控制
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采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器 被引量:8
9
作者 葛锁良 方唐利 岳胜 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期679-682,704,共5页
文章在传统PID控制器的基础上,结合模糊控制和神经网络控制理论设计出自适应模糊神经网络PID控制器,并将免疫反馈机制应用到BP学习算法中,通过自适应调整学习速率,改善算法的收敛性;通过Matlab仿真验证了引入免疫反馈机制的BP算法的优... 文章在传统PID控制器的基础上,结合模糊控制和神经网络控制理论设计出自适应模糊神经网络PID控制器,并将免疫反馈机制应用到BP学习算法中,通过自适应调整学习速率,改善算法的收敛性;通过Matlab仿真验证了引入免疫反馈机制的BP算法的优越性。仿真及实际应用结果表明,采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器响应速度快,控制输出稳定,抗干扰能力强,鲁棒性好,较模糊PID和传统PID控制器具有更好的动、静态特性。 展开更多
关键词 模糊神经网络pid控制器 免疫反馈机制 bp学习算法
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基于BP神经网络的直流电机PID控制系统研究 被引量:6
10
作者 黄悦华 许阳 吴磊 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2010年第6期29-32,共4页
以直流电动机为控制对象,建立数学模型,并在传统PID的基础上结合神经网络算法,充分利用神经网络自学习功能,实现对PID参数的实时在线自整定.克服了PID控制参数难以确定和控制过程无法随环境等变化而自适应的缺点,体现了神经网络较好的... 以直流电动机为控制对象,建立数学模型,并在传统PID的基础上结合神经网络算法,充分利用神经网络自学习功能,实现对PID参数的实时在线自整定.克服了PID控制参数难以确定和控制过程无法随环境等变化而自适应的缺点,体现了神经网络较好的智能性与较强的鲁棒性.利用Matlab软件进行仿真研究,结果表明神经网络PID较传统PID更精准,更具适应性,控制效果优越. 展开更多
关键词 神经网络 bp算法 pid控制 直流电机
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基于BP神经网络PID的纸浆浓度自适应控制 被引量:9
11
作者 陈银环 《包装工程》 CAS 北大核心 2018年第1期146-150,共5页
目的为了克服纸浆浓度控制系统的滞后性、非线性和时变性,以提高纸浆浓度控制性能。方法针对纸浆浓度控制问题提出一种BP神经网络PID控制技术,构建3-4-3的BP神经网络结构,并在该基础上建立BP神经网络PID控制的数学模型,利用BP神经网络实... 目的为了克服纸浆浓度控制系统的滞后性、非线性和时变性,以提高纸浆浓度控制性能。方法针对纸浆浓度控制问题提出一种BP神经网络PID控制技术,构建3-4-3的BP神经网络结构,并在该基础上建立BP神经网络PID控制的数学模型,利用BP神经网络实现PID参数的自适应调整。结果仿真结果表明,BP神经网络PID控制相较于传统PID控制收敛速度更快、超调量更小、抗干扰能力更强、鲁棒性更好。结论该控制方法实现了纸浆浓度的自适应控制,为纸浆浓度的最优控制提供了一种有效可行的控制方法。 展开更多
关键词 纸浆浓度控制 bp神经网络 pid 参数自适应调整 仿真
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基于遗传算法-BP神经网络的PID控制器的设计 被引量:1
12
作者 曲尔光 贾毅朝 刘春艳 《机床与液压》 北大核心 2007年第7期205-206,212,共3页
针对常规PID控制器不能对其参数进行自寻优的缺点,提出采用遗传算法优化BP神经网络PID控制器,使3个参数实现在线调整。并通过MATLAB仿真试验表明:基于遗传算法-BP神经网络的PID控制器比常规PID控制跟踪信号的能力要好,而且有较好的自适... 针对常规PID控制器不能对其参数进行自寻优的缺点,提出采用遗传算法优化BP神经网络PID控制器,使3个参数实现在线调整。并通过MATLAB仿真试验表明:基于遗传算法-BP神经网络的PID控制器比常规PID控制跟踪信号的能力要好,而且有较好的自适应和自学习能力。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 pid控制 MATLAB
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基于IPSO-BPNN-PID控制的食品并联机器人抓取技术 被引量:7
13
作者 黄崇富 常宇 刘力超 《食品与机械》 北大核心 2022年第8期94-98,126,共6页
目的:解决并联机器人在食品分拣中存在的效率低、精度差等问题。方法:在食品分拣系统结构的基础上,提出了一种改进BP神经网络与PID控制相结合的Delta机器人运动目标抓取策略。通过改进的粒子群优化算法优化BP神经网络初始权值,并利用优... 目的:解决并联机器人在食品分拣中存在的效率低、精度差等问题。方法:在食品分拣系统结构的基础上,提出了一种改进BP神经网络与PID控制相结合的Delta机器人运动目标抓取策略。通过改进的粒子群优化算法优化BP神经网络初始权值,并利用优化的BP神经网络对PID控制参数进行实时调整。通过试验分析该方法的性能验证其优越性。结果:相比于传统控制方法,所提方法能够较为准确、高效地实现动态目标捕获,动态抓取成功率达到98%以上,能够满足食品分拣的需要。结论:通过对动目标抓取策略的优化可以有效地提高Delta机器人的抓取效率和精度。 展开更多
关键词 Delta机器人 运动目标抓取 食品分拣 pid控制 bp神经网络 粒子群优化算法
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基于CPSO-BP神经网络-PID的热熔胶机温控系统研究 被引量:6
14
作者 王莉 张士兵 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期588-594,共7页
针对热熔胶机加热温度存在惯性大、滞后性强、非线性等缺点,且常规PID控制难以达到温控要求,提出了一种基于CPSO-BP神经网络的PID控制器参数自适应调整算法。该算法先用CPSO算法将BP神经网络的初始权值和阈值优化到全局极小点附近,然后... 针对热熔胶机加热温度存在惯性大、滞后性强、非线性等缺点,且常规PID控制难以达到温控要求,提出了一种基于CPSO-BP神经网络的PID控制器参数自适应调整算法。该算法先用CPSO算法将BP神经网络的初始权值和阈值优化到全局极小点附近,然后用传统BP神经网络学习算法在线调整PID参数。采用MATLAB对设计的CPSO-BP神经网络-PID控制器进行了温控系统仿真分析,仿真结果显示该控制器可实现对热熔胶机温度的精确控制,具有良好的自适应性和鲁棒性;实验测得采用CPSO-BP神经网络-PID控制器的温控系统能够在3.5min内达到设定温度,温控精度为±2.5℃。CPSO-BP神经网络-PID控制器作为嵌入式系统的一个控制单元,已投入热熔胶机温控系统实际应用,使用效果表明:温控系统性能稳定,温控精度高,有效实现了热熔胶机加热温度的自动控制,具有良好的实际应用及推广价值。 展开更多
关键词 热熔胶机 CPSO算法 bp神经网络 pid 温控系统
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BP神经网络PID控制仿真在挤压机中的应用 被引量:2
15
作者 王建鑫 申德超 马跃进 《农机化研究》 北大核心 2011年第3期194-197,共4页
为了减少挤压机运行前的繁杂工作,针对自动供给系统提出了一种基于神经网络的PID控制方案,利用神经网络的自学习能力对PID控制参数在线整定,使PID控制器具有自适应性。采用动态BP算法,达到了在线实时控制的目的,显示了BP神经网络的PID... 为了减少挤压机运行前的繁杂工作,针对自动供给系统提出了一种基于神经网络的PID控制方案,利用神经网络的自学习能力对PID控制参数在线整定,使PID控制器具有自适应性。采用动态BP算法,达到了在线实时控制的目的,显示了BP神经网络的PID控制方法很强的鲁棒性,同时也显示了神经网络在解决时变性和严重不确定系统方面的潜能,并改变了运用试凑法调节参数的方法。运用Matlab软件对挤压加料、加水和加酶制剂自动控制系统进行仿真研究。仿真结果表明,神经网络PID控制器优于传统PID控制器,具有较高的精度和较强的适应性,可以获得满意的控制效果。 展开更多
关键词 神经网络 bp算法 pid控制 挤压机加料、加水和加酶制剂系统
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改进的BP神经网络PID控制器在温室环境控制中的研究 被引量:21
16
作者 袁建平 施一萍 +1 位作者 蒋宇 江鹏 《电子测量技术》 2019年第4期19-24,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 粒子群算法 pid控制 智能控制 温室环境
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基于BP神经网络的弹射座椅姿态控制律设计 被引量:1
17
作者 王敏 吴威涛 +2 位作者 封锋 陈军 吴明雨 《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期86-99,I0002,共15页
为提升第四代弹射座椅低空不利姿态下的救生性能,本文建立了弹射座椅在自由飞阶段的动力学模型和中低速弹射状态的双通道姿态控制模型,提出了一种基于反向传播(back-propogation,BP)神经网络的PID(proportion integration differentiati... 为提升第四代弹射座椅低空不利姿态下的救生性能,本文建立了弹射座椅在自由飞阶段的动力学模型和中低速弹射状态的双通道姿态控制模型,提出了一种基于反向传播(back-propogation,BP)神经网络的PID(proportion integration differentiation)控制器的弹射座椅姿态控制方案,以实现对弹射座椅俯仰和横滚姿态的控制。该方案利用遗传算法设计了弹射座椅姿态控制参数寻优模型,获得部分弹射状态对应的最优PID控制参数映射数据集;基于此数据集,采用BP神经网络建立预测模型,直接预测弹射座椅在中低速弹射状态下所对应的姿态控制PID参数;随后,PID控制器根据这些参数输出燃气舵推力矢量喷管的两组舵偏角数值,燃气舵舵片偏转产生的升力和阻力作用于弹射座椅动力学模型,从而调整弹射座椅在自由飞阶段的姿态。为验证控制效果,采用MATLAB/Simulink仿真软件对所提控制方案在不同初始速度、俯仰角以及滚转角弹射状态下的表现进行仿真测试,通过观察弹射座椅在自由飞阶段的姿态角及角速度变化情况,发现弹射座椅的俯仰和滚转姿态均能在火箭包工作时间内调整回正。结果表明,本文设计的基于BP神经网络的PID控制器可以实现中低速弹射状态下弹射座椅的姿态控制。 展开更多
关键词 bp神经网络 姿态控制 弹射座椅 pid控制参数 数值仿真 气动特性
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基于改进BP-PID的带式输送机速度控制方法 被引量:4
18
作者 桂改花 苑占江 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第5期104-111,共8页
针对传统BP-PID控制算法采用梯度下降法求解,存在收敛速度慢、易陷入局部极值且在低信噪比(LSNR)条件下性能下降等问题,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法(ImGSAA)优化的BP-PID带式输送机速度控制方法(ImGSAA-BP-PID)。首先将交叉、... 针对传统BP-PID控制算法采用梯度下降法求解,存在收敛速度慢、易陷入局部极值且在低信噪比(LSNR)条件下性能下降等问题,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法(ImGSAA)优化的BP-PID带式输送机速度控制方法(ImGSAA-BP-PID)。首先将交叉、变异概率取值与迭代时间关联,并引入反余弦函数增加遗传模拟退火算法(GSAA)动态调整和非线性变化适应能力。然后通过对传统Metropolis准则进行加权处理,提出加权Metropolis准则,对新种群个体进行修正,提升GSAA的噪声稳健性。最后利用ImGSAA对BP-PID初始参数进行优化,自动确定BP-PID的最优参数组合,从而提升参数整定的实时性和控制精度及对LSNR环境的适应能力。试验结果表明:(1) ImGSAA仅需11次迭代即可收敛,表明利用改进的交叉、变异策略和加权Metropolis准则对GSAA进行优化,能够有效提升算法的收敛速度和实时性。(2) ImGSAA-BP-PID的控制误差为-0.468 5~0.572 3 m/s,与遗传算法(GA)-BP-PID、粒子群算法(PSO)-BP-PID、GSAA-BP-PID的控制方法相比,分别提升了224.88%,104.07%,38.33%。(3) ImGSAA性能受LSNR影响最小,迭代15次即收敛于全局最优解,具有较强的噪声稳健性。(4)在LSNR条件下,ImGSAA-BP-PID的控制误差均值下降了3.54%,控制性能明显优于GA-BP-PID,PSO-BP-PID,GSAA-BP-PID,更满足实际工程应用需求。 展开更多
关键词 带式输送机 速度控制 遗传模拟退火算法 神经网络-pid 低信噪比 参数优化
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基于BP神经网络PID控制的主动悬架仿真分析 被引量:5
19
作者 程振扬 杨明 +1 位作者 吴心杰 赵婉婉 《农业装备与车辆工程》 2022年第2期130-134,共5页
为研究主动悬架的控制算法,采用基于BP神经网络的一种自适应PID控制算法来搭建主动悬架控制系统。以某轿车车型为例,在Simulink软件中建立了以随机路面不平度激励作为系统输入的七自由度整车主动悬架仿真模型。将车身垂向加速度均方根... 为研究主动悬架的控制算法,采用基于BP神经网络的一种自适应PID控制算法来搭建主动悬架控制系统。以某轿车车型为例,在Simulink软件中建立了以随机路面不平度激励作为系统输入的七自由度整车主动悬架仿真模型。将车身垂向加速度均方根、俯仰角加速度均方根、侧倾角加速度均方根作为主动悬架性能的评价指标进行时域及频域分析。由仿真结果可知,相比于传统的被动悬架,运用该控制算法的主动悬架可显著提升汽车的行驶稳定性与舒适性。 展开更多
关键词 主动悬架 控制算法 bp神经网络 pid控制 仿真分析
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基于神经网络PID的轧机AGC力控制 被引量:17
20
作者 王益群 王海芳 +1 位作者 高英杰 朱丹丹 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第18期1650-1653,共4页
以PID控制器为基础,辅助以神经网络的自学习、自适应能力,将神经网络和PID控制融合为一体,设计出一种神经网络PID控制器,应用于具有高度非线性、时变性的板带轧机AGC力控制系统,仿真结果表明,能有效改善系统的动态品质,并具有良好的适... 以PID控制器为基础,辅助以神经网络的自学习、自适应能力,将神经网络和PID控制融合为一体,设计出一种神经网络PID控制器,应用于具有高度非线性、时变性的板带轧机AGC力控制系统,仿真结果表明,能有效改善系统的动态品质,并具有良好的适应能力。 展开更多
关键词 pid控制 神经网络 bp算法 液压AGC
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