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电厂主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统,基于BP神经网络的PID控制,利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定,充分利用PID和神经网络的优点。用一个多层前向神经网络,采用反向传播算法,依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd,依次作为PID控制器的实时参数,代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定,以达到对大迟延主汽温系统的良好控制。对这样一个系统在MATLAB平台上进行仿真研究,仿真结果表明基于BP神经网络的自整定PID控制具有良好的自适应能力和自学习能力,对大迟延和变对象的系统可取得良好的控制效果。 相似文献
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采用多层神经网络作为闭环反馈控制器,针对被控对象数学模型未知的情况,提出一种新的自适应控制算法.并给出了该算法的并行运算实现方案.利用INTEL 8098单片机构成一个能进行上述处理的双处理机系统.试验表明,这种系统可基本满足计算量大、处理复杂的神经网络自适应控制器的要求。 相似文献
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本课题的研究内容是在中小型水电站泄水闸门控制情况做深入了解的基础上,选择此问题中的关键即如何选择适合的控制方式作为研究对象。根据经典PID控制的特点,通过理论分析,应用BP神经网络控制PID参数的方法作为主要控制方法,实验验证选用BP神经网络控制PID参数的方法完全能够胜任泄水闸门的自动控制系统。 相似文献
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神经网络具有自组织、自学习、自适应的特点,近年来随着计算机技术的发展,为其网络优异的函数逼近性能和分类性能应用于工程提供了硬件基础,神经网络由于其大多结构简单,算法易于理解和使用,有利于工程人员应用解决实际问题。本文介绍了BP神经网络在时延控制对象中的建模,建立了一个基于BP神经网络的预测模型,在Matlab中对几种使用神经网络模型的控制方案进行了研究和比较。 相似文献
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针对火电厂热工时滞系统——主汽温系统的大滞后、大惯性、非线性等特点,提出将模糊控制与常规PID控制相结合的思路,选用全论域范围内的模糊控制器与PI控制器相结合的复合控制方案设计过热器减温控制系统;建立相关模糊控制算法并组态实现了控制系统功能。 相似文献
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神经网络是单个并行处理元素的集合,可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能.本文利用神经网络的模型,根据一般BP神经网络的设计原则,在传统的PID控制器的设计基础上,介绍了自适应神经元PID控制器的设计过程,与传统的PID控制器进行了比较,并进行了实验的仿真. 相似文献
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对BP神经网络方法在股价预测中的应用进行了研究,对BP神经网络的结构进行了介绍。针对BP网络学习速度慢,采用弹性BP学习算法和tansig传递函数提高了收敛速度。在仿真过程中通过MATLAB编程实现了BP神经网络对中国石油近一年交易日的数据的训练和测试,获得了一定的预测精度,对BP算法和改进后的BP算法在预测股票中的收敛性能和拟合程度进行比较,并用训练好的BP网络股市预测模型来预测其股票数据,达到了预测效果。 相似文献
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主要研究了BP神经网络反馈控制器的结构,分析了BP神经网络的学习算法。通过自适应学习速率在线调整网络权值以逼近对象的逆动态模型,并利用Lyapunov方法给出了该算法的收敛的条件。 相似文献
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煤巷困岩稳定性受许多因素的影响,各因素间有着复杂的非线性关系。BP神经网络对输入的样本具有很强的识别与分类能力,可以实现精确的非线性预测。本文应用MATLAB语言,建立了适用于煤巷围岩稳定性分类的BP神经网络,具有很好的评价识别效果。 相似文献
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以测氧系统中的恒温炉为被控对象,采用模糊控制规则在线对PID参数进行修改,设计了模糊参数自适应PID控制系统,并对所设计的控制系统采用MATLAB进行了仿真,仿真结果证明了设计研究内容的正确性和有效性。 相似文献
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本文采用神经网络与自适应神经网络模糊推理（Anfis）工具对一级倒立摆进行控制。在神经网络控制的基础上,将神经网络控制与模糊控制相结合,利用神经网络学习模糊控制规则数据,对模糊神经控制器进行训练。实验表明,当模型参数改变及干扰作用时,自适应神经网络模糊推理系统有良好的自适应能力,能使倒立摆小车抵抗外界干扰并能较准确地到达预定位置。 相似文献
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本文以衡阳铜管厂轧钢分厂的加热炉作为具体的研究对象,针对加热炉PID控制系统存在的一些缺点,结合国内外先进理论和技术,提出了一种基于改进BP神经网络的PID参数控制方法。将改进后方法用于加热炉控制,并与常规的PID控制方法进行对比：仿真的结果表明该算法具有较好的控制效果： 相似文献
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本文分析了空调控制系统、变风量空调系统特点及目前存在的控制问题,提出了空调控制系统引入智能控制方案的可行性与必要性,针对变风量空调系统的特点和要求,提出变风量空调系统的控制方案。控制回路由冷水流量—送风温度控制、风机转速—静压点静压控制、送风量—室内温度控制、新风量—二氧化碳浓度控制四个控制回路组成,建立了一种新的多层神经网络,实现了神经网络和PID控制规律的本质结合,在变风量空调控制系统中表现出很强的学习和自适应解耦能力,MATLAB仿真试验说明了系统设计的有效性。 相似文献
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总风量控制法自提出后,由于末端动作频繁、通信量大、控制复杂而一直处于研究完善阶段.本文在空调室的神经网络预测控制系统得出满意的动、静态性能的基础上.将模糊控制与BP神经网络结合,建立了模糊神经网络对变风量空调系统的风量进行预测,使它们有效地发挥各自的优势并弥补各自的不足,提高了预测的精度.预测结果表明这种改进的控制方式在空调系统的负荷预测方面是有效的、可行的. 相似文献
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基于BP神经网络的企业技术创新能力评价及应用研究 总被引：35，自引：1，他引：35
针对当前评价企业技术创新能力的方法所存在的不足,提出一种基于BP神经网络的企业技术创新能力评价方法。首先建立企业技术创新能力评价指标体系,然后根据指标体系,设计BP神经网络模型,并给出可行的评价程序。在计算方法上,用MATLAB神经网络工具箱来进行网络设计和计算。通过大量学习样本的训练和测试,使模型的误差达到预定的范围内。最后,以实例验证了这种方法的准确性和可操作性。 相似文献
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本文在MATLAB/SIMULINK环境下实现了使用C语言编写的BPPID控制器。通过结合BP神经网络和PID控制方法,充分利用了BP神经网络具有逼近任意连续非线性函数的能力,比较适合被控系统比较复杂或不确定度情况下。文中采用了3-3-3解构的三层BP神经网络和增量式PID算法。在对仿真目标进行跟踪时取得了较好的结果,同时使用C语言的实现方式也更贴近实际应用。 相似文献