采用改进BP-PID控制的机器人避障仿真研究 被引量：6

1

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QPSO改进LSTM发动机怠速预测的FPID控制 被引量：4

2

作者 赵晴 潘江如 +1 位作者 董恒祥 郭鸿鑫 《现代电子技术》 北大核心 2024年第8期75-82,共8页

以北京现代伊兰特G4GD发动机为试验台,将电控系统故障作为实验变量,测得规定时间内双传感器组合发生故障时的发动机怠速,并选原车ECU较难控制的6种组合怠速故障进行分析。基于量子粒子群算法(QPSO)对长短时记忆神经网络(LSTM)隐含层节... 以北京现代伊兰特G4GD发动机为试验台,将电控系统故障作为实验变量,测得规定时间内双传感器组合发生故障时的发动机怠速,并选原车ECU较难控制的6种组合怠速故障进行分析。基于量子粒子群算法(QPSO)对长短时记忆神经网络(LSTM)隐含层节点、训练次数与学习率进行寻优预测,将预测结果与多种神经网络进行对比,并通过均方根误差(RMSE)评价指标进行判断。使用Origin数据拟合将预测输出结果进行数值拟合,之后输入Matlab中使用Simulink搭建控制单元模型,由模糊常量-积分-微分(FPID)控制器对输出结果进行怠速控制。结果表明:基于量子粒子群算法改进的长短时记忆神经网络预测效果最好;模糊常量-积分-微分控制器对怠速的控制可有效缩短电子控制单元(ECU)的控制时间,无超调,且可有效调节至规定怠速。 展开更多

关键词 发动机怠速 量子粒子群优化算法 长短时记忆神经网络 模糊pid控制 故障分析 时间序列预测

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基于改进粒子群算法的模糊神经网络PID控制器设计 被引量：27

3

作者 王彦 邓勇 王超 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第5期761-764,共4页

针对模糊神经网络PID控制器中参数初始值的设置对控制器性能影响大的问题,提出一种改进的PSO算法优化模糊神经网络PID控制器参数的设计方法。该方法采用实数编码的方式对控制器参数进行优化,并以ITAT指标作为改进的PS0优化算法的适应度... 针对模糊神经网络PID控制器中参数初始值的设置对控制器性能影响大的问题,提出一种改进的PSO算法优化模糊神经网络PID控制器参数的设计方法。该方法采用实数编码的方式对控制器参数进行优化,并以ITAT指标作为改进的PS0优化算法的适应度函数。实验仿真表明:经过改进的PSO算法优化的模糊神经网络PID控制器具有良好的动静态性能,响应速度更快,超调量更小,控制精度更高。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 pid控制器 模糊神经网络 控制器参数优化 ITAT指标

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遗传算法和小波神经网络PID在电机控制系统中的应用 被引量：7

4

作者 黄宜庆 黄友锐 +1 位作者 田一鸣 黄见 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2009年第4期132-134,共3页

提出了一种基于遗传算法和小波神经网络的PID参数整定方法。首先,利用具有自然进化的遗传算法对小波神经网络的初始权值进行优化训练,解决了控制器网络初始权系数对控制效果产生的影响;其次,利用小波神经网络对PID参数进行在线调节;最后... 提出了一种基于遗传算法和小波神经网络的PID参数整定方法。首先,利用具有自然进化的遗传算法对小波神经网络的初始权值进行优化训练,解决了控制器网络初始权系数对控制效果产生的影响;其次,利用小波神经网络对PID参数进行在线调节;最后,将此算法运用到电机控制系统的PID参数寻优中。仿真结果表明:基于此算法设计的PID控制器可以极大地提高寻优速度,鲁棒性强,改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。 展开更多

关键词 遗传算法 小波神经网络 pid控制 参数寻优 电机控制系统

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球磨机混合优化前向神经网络PID解耦控制系统 被引量：15

5

作者 程启明 程尹曼 +1 位作者 汪明媚 郑勇 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期54-59,共6页

针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出球磨机的混沌PSO与BP混合优化前向神经网络PID解耦控制系统。在这种控制器中,PID控制器的控制参数采用神经网络进行自适应整定,神经网络的权值采用混合优化算法进行调整... 针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出球磨机的混沌PSO与BP混合优化前向神经网络PID解耦控制系统。在这种控制器中,PID控制器的控制参数采用神经网络进行自适应整定,神经网络的权值采用混合优化算法进行调整。仿真结果表明该控制方法跟踪快、鲁棒性强、解耦好,控制品质优于传统PID解耦控制方法,较好地解决了球磨机的时变性、耦合性等问题。 展开更多

关键词 球磨机 混沌粒子群优化 反向传播算法 比例-积分-微分控制 前向神经网络

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基于免疫进化算法的PID参数整定 被引量：11

6

作者 何宏 钱锋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第5期1174-1176,1196,共4页

借鉴生物免疫系统中的免疫网络调节机理,提出了一种新的自适应免疫进化算法,该算法用抗体激励水平作为选择压,并同时采用了种群数的自适应控制方法和基于免疫记忆机理的精英保留策略。将该算法应用于PID控制器参数的整定,结果表明这种... 借鉴生物免疫系统中的免疫网络调节机理,提出了一种新的自适应免疫进化算法,该算法用抗体激励水平作为选择压,并同时采用了种群数的自适应控制方法和基于免疫记忆机理的精英保留策略。将该算法应用于PID控制器参数的整定,结果表明这种算法能克服遗传算法的不足,有效保持种群的多样性,并且由此设计出的PID控制器性能优于基于遗传算法的PID控制器。 展开更多

关键词 pid控制 免疫网络 遗传算法 参数优化

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基于模糊PID迭代学习的隧道通风控制算法研究 被引量：11

7

作者 余发山 孟宪伦 崔立志 《电子测量技术》 2017年第4期5-8,共4页

针对隧道施工中通风系统的时变性、不确定性和难以建模的问题,提出一种控制算法,实现隧道通风的智能化。首先,利用迭代学习算法来对模糊PID控制的3个参数kp、ki、kd进行自动寻优,实现对模糊PID参数的在线调整。其次,把寻优后的PID控制器... 针对隧道施工中通风系统的时变性、不确定性和难以建模的问题,提出一种控制算法,实现隧道通风的智能化。首先,利用迭代学习算法来对模糊PID控制的3个参数kp、ki、kd进行自动寻优,实现对模糊PID参数的在线调整。其次,把寻优后的PID控制器的3个参数代入系统中,通过改变输入量和利用计算机强大的存储能力,使输出量不断逼近期望轨迹直到与期望轨迹重合。最后,通过仿真,与模糊PID仿真曲线进行比较。结果表明,模糊PID迭代学习算法的控制曲线收敛速度快,超调量小,控制性能好,能够满足隧道通风的要求,能够应用于隧道通风中,实现智能化。 展开更多

关键词 隧道通风的控制算法 模糊pid迭代算法设计 模糊pid参数整定 自动寻优

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基于粒子群算法的液压APC系统分数阶PID控制器设计 被引量：9

8

作者 魏立新 王浩 王铁兴 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2017年第3期246-252,共7页

为提高冷轧液压伺服位置控制系统在复杂工况下的暂态性能和稳定性,提出一种径向基函数神经网络在线自适应调节分数阶PID控制算法。为提高网络精度,减少冗余隐层节点,采用带有2次变异机制的粒子群算法离线同时优化网络结构和初始参数,同... 为提高冷轧液压伺服位置控制系统在复杂工况下的暂态性能和稳定性,提出一种径向基函数神经网络在线自适应调节分数阶PID控制算法。为提高网络精度,减少冗余隐层节点,采用带有2次变异机制的粒子群算法离线同时优化网络结构和初始参数,同时选择BP算法在线调整网络参数,使FOPID控制系统具备良好的自适应能力。仿真结果表明,该控制系统能够快速准确跟随输入信号,且能明显抑制外在干扰和系统参数扰动,控制效果优于其他对比控制算法。 展开更多

关键词 液压伺服控制系统 分数阶pid 粒子群算法 网络优化

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神经网络PID控制器在山梨醇生产中的应用研究 被引量：2

9

作者 冯冬青 郑晓茜 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第12期21-23,43,共4页

在山梨醇化工生产过程中,针对结晶过程温控系统存在大滞后和模型不确定的特性,利用BP神经网络所具有的自学习和任意非线性表达能力,提出了用BP神经网络自整定PID参数的控制策略,对结晶过程温控系统进行控制,并用MATLAB软件进行仿真研究... 在山梨醇化工生产过程中,针对结晶过程温控系统存在大滞后和模型不确定的特性,利用BP神经网络所具有的自学习和任意非线性表达能力,提出了用BP神经网络自整定PID参数的控制策略,对结晶过程温控系统进行控制,并用MATLAB软件进行仿真研究。仿真结果表明:基于BP神经网络的PID控制器具有很强的适应性,可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 参数自整定

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基于改进型模糊神经网络PID阀位控制研究 被引量：16

10

作者 朱敏 赵聪聪 臧昭宇 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2022年第1期125-131,共7页

针对调节阀控制系统在实际生产中存在的大滞后、非线性等问题,提出一种改进粒子群算法优化的模糊神经网络比例积分微分(PID)控制模型用于阀位控制,该模型利用模糊神经网络的自学习能力,实现对PID控制参数的实时在线整定,并且通过将改进... 针对调节阀控制系统在实际生产中存在的大滞后、非线性等问题,提出一种改进粒子群算法优化的模糊神经网络比例积分微分(PID)控制模型用于阀位控制,该模型利用模糊神经网络的自学习能力,实现对PID控制参数的实时在线整定,并且通过将改进粒子群算法与BP算法相结合的方式,实现对模糊神经网络参数的粗调和细调,克服了模糊神经网络收敛缓慢、易陷入局部最优的缺点;最后,利用MATLAB和AMESim软件进行联合仿真,仿真结果表明,该模型相比于其他两种算法在调节时间、超调量等性能方面都有很大的提升,并且表现出更强的鲁棒性和抗扰动能力,能够使阀位控制更加稳定可靠。 展开更多

关键词 调节阀 改进粒子群 模糊神经网络 比例积分微分 BP算法 AMESIM 联合仿真

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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

11

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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基于免疫遗传新算法的PID参数整定 被引量：2

12

作者 司徒莹 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第10期2461-2463,共3页

为使PID参数整定工作更加快捷有效,在传统遗传算法的基础上,提出基于独特型免疫动力学网络模型的新型免疫算法,以激励水平作为抗体选择操作的量度,并构建精英抗体库,以便给精英抗体更多交叉变异的机会。将该算法用于PID控制器参数整定,... 为使PID参数整定工作更加快捷有效,在传统遗传算法的基础上,提出基于独特型免疫动力学网络模型的新型免疫算法,以激励水平作为抗体选择操作的量度,并构建精英抗体库,以便给精英抗体更多交叉变异的机会。将该算法用于PID控制器参数整定,仿真结果表明,新算法能更快地找到控制器PID参数最优组合,且经该算法优化后的系统控制性能优于传统遗传算法优化的PID控制器,故该算法用于PID参数优化是可行且有效的。 展开更多

关键词 pid控制器 人工免疫 遗传算法 独特型网络 参数优化

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基于改进遗传算法的单神经元自适应PID控制器 被引量：1

13

作者 叶军 《机床与液压》 北大核心 2002年第6期76-77,共2页

针对现有单个神经元的自适应PID控制器和遗传算法存在的不足 ,提出一种改进的遗传算法 ,并将其应用于单神经元自适应PID控制器中。该方法采用实数编码 ,模糊大变异操作 ,是为了提高收敛速度。仿真结果表明 ,基于改进遗传算法的单神经元... 针对现有单个神经元的自适应PID控制器和遗传算法存在的不足 ,提出一种改进的遗传算法 ,并将其应用于单神经元自适应PID控制器中。该方法采用实数编码 ,模糊大变异操作 ,是为了提高收敛速度。仿真结果表明 ,基于改进遗传算法的单神经元自适应PID控制器不仅具有良好的控制性能 。 展开更多

关键词 遗传算法 单神经元自适应pid控制器 参数整定

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基于迭代算法和神经网络的PID控制参数的优化与应用

14

作者 陈书谦 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期197-202,共6页

根据传统PID控制技术中的参数优化难题以及就PID控制用于轨迹跟踪时存在收敛速度慢的问题,提出了采用BP网络以及迭代算法相结合,为PID控制提供最优参数。通过利用神经网络具有自学习、自组织和并行处理等功能和对复杂系统控制可以达到... 根据传统PID控制技术中的参数优化难题以及就PID控制用于轨迹跟踪时存在收敛速度慢的问题,提出了采用BP网络以及迭代算法相结合,为PID控制提供最优参数。通过利用神经网络具有自学习、自组织和并行处理等功能和对复杂系统控制可以达到满意效果的优势以及基于迭代学习算法,使PID控制更加精确。在车型机器人中进行了仿真实验并验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 pid控制 迭代算法 参数优化 神经网络

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最小发汗量冷却系统的PID进化控制策略和实现算法 被引量：4

15

作者 朱聪超 秦世引 杨学实 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期1336-1340,共5页

针对发汗冷却系统中不可压缩发汗剂对热层温度场的优化控制问题,利用径向基函数神经网络建立了被控温度场的预测模型,构造了使发汗剂消耗量和预测温度超调量极小化的泛函性能指标,提出一种基于遗传算法的PID进化控制策略和实现算法。同... 针对发汗冷却系统中不可压缩发汗剂对热层温度场的优化控制问题,利用径向基函数神经网络建立了被控温度场的预测模型,构造了使发汗剂消耗量和预测温度超调量极小化的泛函性能指标,提出一种基于遗传算法的PID进化控制策略和实现算法。同时,该神经网络预测器可以通过在线学习随时跟踪温度场的变化,以实现对温度场的滚动优化和进化控制。仿真结果表明,这种基于神经网络预测和遗传算法优化的PID进化控制器能够实现在几乎无烧蚀的情况下发汗剂消耗量的最小化。而且,该算法还适合于多样化的性能指标,便于求解和实现,实用性强。 展开更多

关键词 遗传算法 RBF神经网络 pid 发汗冷却 最优控制

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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

16

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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基于神经网络和智能优化算法的水电机组自适应PID控制 被引量：11

17

作者 黄金龙 秦小元 +3 位作者 沈博渊 夏晨 陈金保 肖志怀 《中国农村水利水电》 北大核心 2022年第9期195-200,208,共7页

水电是具有灵活调节作用的清洁能源,在维持电力系统稳定性,保证电能质量方面发挥了其他能源难以替代的作用。随着风、光等可再生能源在电网中的比例进一步增加,传统的水电机组控制策略已难以满足应对各种复杂工况的要求。尽管针对水电... 水电是具有灵活调节作用的清洁能源,在维持电力系统稳定性,保证电能质量方面发挥了其他能源难以替代的作用。随着风、光等可再生能源在电网中的比例进一步增加,传统的水电机组控制策略已难以满足应对各种复杂工况的要求。尽管针对水电机组先进控制策略的理论研究已较为成熟,但应用受制于算法本身的复杂性和现实条件。为此,在传统PID控制的基础上,分别利用智能优化算法和神经网络寻找和拟合不同工况下的最优PID控制参数,设计了适应于水电机组工况变化的自适应PID控制器。仿真结果表明,相比传统的定PID控制器,设计的自适应控制器能够根据工况变化自动调节PID参数,实现了在不同工况下均能保持最优控制性能的目标。 展开更多

关键词 水电机组 pid控制 神经网络 智能优化算法 自适应控制

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基于PID神经网络的非线性动态系统控制 被引量：1

18

作者 曹海云 李守巨 刘迎曦 《控制工程》 CSCD 2007年第B05期38-40,共3页

基于PID神经网络的控制器可以完成变量的单输入-单输出非线性系统的任务。该控制器采用BP(误差反向传播)算法来修正连接权重值,通过在线训练和学习,使目标函数到达最优值。充分利用了BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,... 基于PID神经网络的控制器可以完成变量的单输入-单输出非线性系统的任务。该控制器采用BP(误差反向传播)算法来修正连接权重值,通过在线训练和学习,使目标函数到达最优值。充分利用了BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,显示了神经网络在解决非线性系统方面的潜能。为了达到控制的目的,和其他非线性建模技术相比较,PID神经网络有几个明确的优点和它独特的用法相一致。仿真结果表明,在时非线性动态系统控制时,基于PID神经网络的控制系统具有很强的灵活和高效性,能取得良好的控制效果。 展开更多

关键词 非线性系统控制 pid神经网络 非线性最优化 BP算法

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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

19

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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基于鱼群算法和Hopfield网络的PID参数寻优 被引量：3

20

作者 汪蓓蕾 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第2期179-182,共4页

提出1种融合了人工鱼群算法与Hopfield神经网络的PID参数优化算法.该算法前期利用鱼群算法快速随机的群体性全局搜索能力生成问题较优的可行解域,后期利用Hopfield神经网络硬件易实现简单快速的优点得到最优解,有效弥补了Hopfield网络... 提出1种融合了人工鱼群算法与Hopfield神经网络的PID参数优化算法.该算法前期利用鱼群算法快速随机的群体性全局搜索能力生成问题较优的可行解域,后期利用Hopfield神经网络硬件易实现简单快速的优点得到最优解,有效弥补了Hopfield网络对初始值过于依赖容易陷入局部极值的缺陷.将该算法用于某发动机PID控制中的参数寻优,结果表明新混合算法的整定效果好于Hopfield神经网络,且该算法简单易实现. 展开更多

关键词 pid参数寻优 人工鱼群算法 HOPFIELD神经网络

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