基于BP神经网络的PID控制器的设计

基于BP神经网络的PID控制器设计

matlab开发-用您的和调整PID控制器。该代码用图形用户界面（GUI）演示了带PID控制器的直流电机位置系统的阶跃响应。

摘要：提出了一种基于VHDL描述、FPGA 实现的模糊自整定PID控制器设计方法。首先,借助Matlab系统仿真工具,优化得出模糊PID参数的模糊推理规则和控制器算法结构。然后,进行控制器的VHDL分层设计。,在一个具体的FPGA 芯片上实现了该控制器。由于采用了离线计算、在线查表的模糊自整定参数技术和增量式 PID算法,本设计既降低了FPGA的资源耗费,又改善了传统 PID控制器的控制性能。是实现单片或小系统智能控制策略的一种新的有效途径。 　　1 引言 　　智能控制策略较为理想的实现方式是基于硬件。FPGA 技术的快速发展与VHDL(Very high speed integrated

人工智能-机器学习-计算动词PID控制器在直线电机控制中的应用研究.pdf

基于PSO优化BP神经网络PID控制器的仿真,使用matlab2021a或者更高版本测试 for j=1:1:H Oh(j)=( exp( net2(j)-exp(-net2(j)) ) )/(exp( net2(j)+exp(-net2(j)) )); end net3=wo*Oh; for l=1:1:Out K(l)=exp(net3(l))/(exp(net3(l))+exp(-net3(l))); %K(l)=M*net3(l); end kp(k)=M(1)*K(1); ki(k)=M(2)*K(2); kd(k)=M(3)*K(3); Kpid=[kp(k),ki(k),kd(k)]; du(k)=Kpid*epid; u(k)=u_1+du(k);

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

为了解决PID控制器参数整定过程中的优化和复杂性问题，增强PID控制器参数整定的自适应性，结合差异演化算法和粒子群算法，提出一种带有差异演化变异算子的粒子群混合优化算法，利用一维云模型映射器将人的控制经验通过语言原子转换为控制规则器，设计具有自适应功能的云模型控制器；将该优化算法应用于一维云模型PID控制器参数整定与优化，并与传统方法进行仿真比较．结果表明，基于带有差异演化变异算子的粒子群混合优化算法的智能控制器具有简单易行、控制性能良好、自适应性和鲁棒性强的特点，可为云模型控制器参数设计提供参考．

pid控制器代码matlab 使用Arduino Matlab的Motor-PID控制器 使用Arduino和Matlab进行简单的电机PID设置 硬件要求： Arduino Uno 电机双H桥L298驱动器 带编码器的金属直流减速电机 软件要求： Matlab R2016a + Arduino IDE 如何使用： 编辑Matlab代码（PIDController.m）的COMPORT并运行GUI handles.s = serial('COM5'); 输入P，I，D和目标速度（以RPM为单位）的值 点击发送 更新P，I，D，以获得最佳响应。 笔记： 单击发送后，电动机应开始移动，并且系统响应详细信息应开始填充和更新。 要测试PID是否工作，请尝试停止电动机（注意-用一块布擦拭），它应该反击。 电机响应取决于P，I和D值。 为了了解Arduino代码中包含的PID算法，我建议观看以下视频：

将PID和模糊PID应用于风力发电机的控制，其中风力发电机采用具有强非线性的数学模型，模糊PID控制器使用二维线性规则库和标准三角型隶属度函数的结构。在MATLAB平台上搭建仿真模型，仿真结果表明在误差存在的情况下，采用模糊PID控制比PID控制效果好，模糊PID控制鲁棒性强。