常规PID、模糊PID和神经网络PID

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了常规PID、模糊PID和神经网络PID。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

常规PID、模糊PID和神经网络PID是三种常见的PID控制器变种,它们在控制算法和性能方面有所不同。

常规PID控制器是最常用的PID控制器,它根据系统的误差、误差变化率和误差积分值计算控制器输出,并使用比例、积分和微分系数来调整控制器的响应速度和稳定性。

模糊PID控制器是一种基于模糊逻辑的PID控制器,它使用模糊集合和模糊推理来计算控制器输出。模糊PID控制器根据系统的误差、误差变化率和误差积分值将其映射到模糊集合中,并使用模糊推理来计算控制器的输出。

神经网络PID控制器是一种基于神经网络的PID控制器,它使用神经网络来学习系统的动态模型和控制器的参数。神经网络PID控制器使用系统的误差、误差变化率和误差积分值作为输入,并使用训练好的神经网络来计算控制器的输出。

这些PID控制器的性能和优缺点如下:

常规PID控制器的优点是易于实现和调试,但是在非线性、时变或多变量系统中可能会出现性能不佳的问题。

模糊PID控制器的优点是可以处理非线性、时变或多变量系统,并且可以通过调整模糊集合和模糊推理来优化控制器的性能。缺点是需要较大的计算量和复杂度。

神经网络PID控制器的优点是可以自适应地学习系统的动态模型和控制器的参数,并且可以处理非线性、时变或多变量系统。缺点是需要大量的训练数据和计算量。

因此,选择PID控制器的类型应根据具体的应用场景和需求来确定。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-538278.html

到了这里,关于常规PID、模糊PID和神经网络PID的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 每天五分钟计算机视觉:为什么说1*1的卷积核是全连接神经网络?

    上一节课程中我们对1*1的卷积核进行了介绍,他可以降低或者升高输入的通道数,或者增加复杂度。除此之外,1*1的卷积核的效果类似于全连接神经网络,但是并不能完全等价,本节课程我们来详细的看一下,1*1的卷积核和全连接神经网络之间的关系是什么? 如上图所示,假

    2024年02月03日
    浏览(56)
  • 【模糊神经网络】基于simulink的模糊神经网络控制器设计

    MATLAB2010b         由于模糊控制是建立在专家经验的基础之上的,但这有很大的局限性,而人工神经网络可以充分逼近任意复杂的时变非线性系统,采用并行分布处理方法,可学习和自适应不确定系统。利用神经网络可以帮助模糊控制器进行学习,模糊逻辑可以帮助神经网络

    2023年04月08日
    浏览(52)
  • 第三十四课.模糊神经网络

    在本篇内容中,我们将了解模糊神经网络(Fuzzy Neural Network),在此之前,先了解模糊理论。现实世界总是充满不确定性。因此,在建模系统的时候,我们需要考虑这种不确定性。我们之前其实已经在概率论中接触过这种不确定的建模形式。类似于概率论,Zadeh开发了一种不同

    2023年04月23日
    浏览(43)
  • 神经网络自适应PID控制及其应用

    总结来自重庆大学宋永瑞教授2022暑期校园行学术会议   目前人工智能的发展为很多领域里的研究提供了可延展性,提供了新的研究问题的思路,无人系统和人工智能正走向深度融合,无人系统里具有核心驱动作用的智能控制算法的研究成为了热点问题。 人工智能的理论深

    2024年01月21日
    浏览(47)
  • 基于BP神经网络的PID智能控制

    PID控制要获得较好的控制效果,就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用,形成控制量中既相互配合又相互制约的关系,这种关系不一定是简单的“线性组合”,从变化无穷的非线性组合中可以找出最佳的。神经网络所具有的任意非线性表达的能力,可以通过对系统

    2024年02月02日
    浏览(51)
  • 1-径向基(RBF)神经网络PID控制器仿真

    1、内容简介 略 1-可以交流、咨询、答疑 2、内容说明 略 3、仿真分析 4、参考论文 略 5、下载链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1mNySkJC4voazGMLEEfIjDw  提取码:2exo

    2024年02月08日
    浏览(44)
  • 浅谈BP神经网络PID控制算法及matlab仿真

    本文是对BP神经网络PID控制算法的数学描述及仿真实验,若有错误之处,欢迎指正! 老规矩不废话,直接上链接 BP神经网络维基百科 BP神经网络是人工神经网络中的一种常用结构,其由输入层(input)-隐含层(hidding)-输出层三层构成(output)。 上图中, B 1 B1 B 1 是输入层, B 2 B2 B

    2024年02月05日
    浏览(40)
  • 模糊神经网络(FNN)的实现(Python,附源码及数据集)

    模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,简称FNN)本质上是一种将模糊理论与人工前向神经网络相结合的多层前向神经网络,在处理信息时,该网络能够具有更大的处理范围以及更快的信息处理速度,因此该网络的自学习能力与映射也相对较高。与反向传播神经网络(BPNN)相似,其

    2023年04月08日
    浏览(35)
  • 增强型PID-自适应-前馈-神经网络控制研究(Matlab代码实现)

    💥💥💞💞 欢迎来到本博客 ❤️❤️💥💥 🏆博主优势: 🌞🌞🌞 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️ 座右铭: 行百里者,半于九十。 📋📋📋 本文目录如下: 🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 2.1 RBFNN_Optimized_hideen_node_20 ​2.2 RBFNN_Lat

    2024年02月01日
    浏览(54)
  • 【MATLAB数据处理实用案例详解(22)】——基于BP神经网络的PID参数整定

    基于BP神经网络的PID控制的系统结构如下图所示: 考虑仿真对象,输入为r(k)=1.0,输入层为4,隐藏层为5,输出层为3,仿真输出满足 a ( k ) = 1.2 ( 1 − 0.8 e x p ( − 0.1 k ) ) , y ( k ) = a ( k ) y − 1 1 + ( y − 1 ) 2 + u − 1 a(k)=1.2(1-0.8exp(-0.1k)),y(k)=a(k) frac{y-1}{1+(y-1)^2}+u-1 a ( k ) = 1.2 ( 1 −

    2024年02月07日
    浏览(60)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包