matlab simulink BPPID控制时延传递函数

Posted 2023-03-04 studyer_domi

1、内容简介

略

648-可以交流、咨询、答疑

2、内容说明

人工神经网络是近几十年来迅速发展起来的一门新兴学科。在控制领域多层 的神经网络可以无限逼近真实的对应函数，从而模拟数据之间的真实关系错误！ 未找到引用源。。从而使得神经网络基于并行原理使得其常用来处理复杂系统的 建模与分析，也即是系统中不确定因素越多，神经网络越适用。 而且在控制器的设计中,PID参数的整定一直以来是一项复杂且繁琐但又非 常重要的工作，利用常规方法去整定PID的参数不仅花费时间精力，并且还难以 得到最优参数。本文虽然没有用来处理复杂系统，不过也通过其与传统PID控制 器在针对同一个被控对象时，其控制能力的比较。 上面研究了关于PID调节器、BP神经网络的相关内容，了解了它的各部分运 行机制，各部分的组成，三种调节的作用，以及当系数发生变化后，其对系统产 生的影响。然后我们对单闭环系统进行模型的创立，之后再确定它各部分器件的 数值，通过仿真软件设计系统的模型，经过相应的操作后得到完整的系统，对系 统进行运行，运行成功后示波器会出现图形，最后对图像进行研究分析。通过将 PID系数的变化，得到相关结论。主要是研究的是传统PID控制、BP神经网络PID 控制器，以及该控制器对系统的作用。 本章的学习主要是为接下来的学习奠定一定的基础，掌握关于控制的相关方 法，加深自身的认识。通过本章的学习后，对关于控制领域认识更加具体，也加 深了个人在这个领域的学习兴致。 而从上面的仿真结果，对常规PID控制器的分析，发现常规PID相较于神经网 络PID控制器，参数整定麻烦，控制能力差。从而体现出BP神经网络可通过自身 的学习找到某一最优控制规律下的P、I、D参数。验证了BP算法在PID参数整定中 的可行性以及优越性。 但是神经网络还有很多重要的应用没能研究，比如上述说明神经网络的调节 时间就相对较长，这不利于系统的快速响应。还需要进一步研究和完善

3、仿真分析

4、参考论文

略