基于BP神经网络PID控制器的过热气温串级控制系统仿真时，导前区和惰性区都要近似为一阶惯性纯滞后么？ 40
基于BP神经网络的PID控制器设计
参考一下刘金琨的《先进PID控制》这本书AI爱发猫 www.aifamao.com。
例子：被控对象yout(k)=a(k)yout(k-1)/(1+yout(k-1)^2)+u(k_1)其中a（k）=1.2(1-0.8e^(-0.1k))输入信号：rin（k）=1.0和rin（k）=sin（2t）%BPbasedPIDControlclearall;closeall;xite=0.25;//学习速率alfa=0.05;//惯性系数S=1;%SignaltypeIN=4;H=5;Out=3;%NNStructureifS==1%StepSignalwi=[-0.6394-0.2696-0.3756-0.7023;-0.8603-0.2013-0.5024-0.2596;-1.07490.5543-1.6820-0.5437;-0.3625-0.0724-0.6463-0.2859;0.14250.0279-0.5406-0.7660];%wi=0.50*rands(H,IN);wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;wo=[0.75760.26160.5820-0.1416-0.1325;-0.11460.29490.83520.22050.4508;0.72010.45660.76720.49620.3632];%wo=0.50*rands(Out,H);wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;endifS==2%SineSignalwi=[-0.28460.2193-0.5097-1.0668;-0.7484-0.1210-0.47080.0988;-0.71760.8297-1.60000.2049;-0.08580.1925-0.63460.0347;0.43580.2369-0.4564-0.1324];%wi=0.50*rands(H,IN);wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;wo=[1.04380.54780.86820.14460.1537;0.17160.58111.12140.50670.7370;1.00630.74281.05340.78240.6494];%wo=0.50*rands(Out,H);wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;endx=[0,0,0];u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;y_1=0;y_2=0;y_3=0;Oh=zeros(H,1);%OutputfromNNmiddlelayerI=Oh;%InputtoNNmiddlelayererror_2=0;error_1=0;ts=0.001;fork=1:1:6000time(k)=k*ts;ifS==1rin(k)=1.0;elseifS==2rin(k)=sin(1*2*pi*k*ts);end%Unlinearmodela(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k));yout(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1;error(k)=rin(k)-yout(k);xi=[rin(k),yout(k),error(k),1];x(1)=error(k)-error_1;x(2)=error(k);x(3)=error(k)-2*error_1+error_2;epid=[x(1);x(2);x(3)];I=xi*wi';forj=1:1:HOh(j)=(exp(I(j))-exp(-I(j)))/(exp(I(j))+exp(-I(j)));%MiddleLayerendK=wo*Oh;%OutputLayerforl=1:1:OutK(l)=exp(K(l))/(exp(K(l))+exp(-K(l)));%Gettingkp,ki,kdendkp(k)=K(1);ki(k)=K(2);kd(k)=K(3);Kpid=[kp(k),ki(k),kd(k)];du(k)=Kpid*epid;u(k)=u_1+du(k);ifu(k)>=10%Restrictingtheoutputofcontrolleru(k)=10;endifu(k)。
如何给出常规PID与模糊PIDBP神经网络PID遗传算法PID程序的MATLAB仿真程序
我的毕设只用把PID和模糊PID相比较常规PID，用Matlab里的Simulink模块仿真，建立你要做的动力学模型的传函或者状态空间。PID参数调节可用临界比度法。
模糊PID就麻烦了，打开Matlab中FIS模块，一般都用二阶模糊？输入E,EC的隶属函数，一般为高斯，和输出模糊Kp,Ki,Kd，一般为三角。还要整定模糊规则，再加载到Simulink里。
调节模糊因子Gu，Ge，Gec，设置模糊PID的参数。总之，你这个问题在白度知道里很难说清楚。
找英语达人帮忙翻译一段文字。。。。 15
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Currently,thePIDstructureissimple,butbyadjustingtheproportionintegralanddifferentialobtainbasicsatisfactorycontrolperformance,widelyusedinpowerplantallkindsofcontrolprocess.Powerplantmainsteamtemperaturecontrolledobjectisabiginertia,time-delayed,nonlinearandobjectchangessystem,conventionalsteamtemperaturecontrolsystemforcascadePIDcontrolorguidedifferentialcontrol,whentheunitbeforethestableoperation,thegeneralwillmainsteamtemperaturecontrolinallowingrange.Butwhenrunningconditionwhengreatchangeshavetakenplace,butitwasdifficulttoensurethatthecontrolquality.ThereforethispaperstudiesbasedonBPneuralnetworkPIDcontrol,usingneuralnetworkself-learning,nonlinearandnotrelyonthemodelofcharacteristicstorealizePIDparametersonlineauto-tuning,makefulluseoftheadvantagesofPIDandneuralnetwork.ThisplaceUSESamultilayerfeedforwardneuralnetwork,andadoptsbackpropagationalgorithm,basedonreal-timeoutputcontrolrequirementsforKi,KdKpmohan,PIDcontroller,ordinalasthereal-timeparameters,insteadofthetraditionalPIDparametersdependonexperienceneatlyandengineeringsetting,inordertoachievethetemperaturesystemoftime-delayedLordgoodcontrol.ForsuchasysteminMATLABsimulationresearch,thesimulationresultsshowthatbasedontheBPneuralnetworkauto-tuningPIDcontrolhasfineself-adaptivecapacityandtheabilitytolearn,tochangethesystemChiYanHeobjectlargecangetagoodcontroleffect.。
帮忙翻译一下
急求！一次回风全空气空调系统变露点调节有什么? 5
暖通空调(HVAC)自控系统是楼宇自动化中最重要的系统。从节能和提高室内环境质量的角度来看,楼宇自动化在暖通空调中占有越来越重要的作用。
因此,采用有效的空气调节方式对智能建筑中的能量管理控制(energymanagementcontrol,EMC),空气品质控制具有重要意义。
目前,变风量(variableairvolume,VAV)空调系统以其巨大的节能潜力逐渐成为国内外空调系统的主流。
为了更好的将变风量空调应用于实际工程中,论文主要做了以下一些工作:首先通过分析变风量空调湿度控制精度低的直接原因,经过数值计算分析,确立了变露点控制的变风量空调系统,从理论上分析了该方法的有效性及可行性;并建立了露点温度预测的Elman神经网络模型,通过实验说明,该预测方法可以很好的预测变风量空调系统中未来时刻的最佳露点温度值,为变风量空调系统变露点温度的控制提供了可能。
为了从控制的角度来真正解决变露点温度的控制,实现温湿度控制精度的提高,论文通过系统辨识的方法,建立了水阀—送风温度之间的传递函数,验证了变露点温度控制的可行性及提高温湿度精度的有效性,论文通过实验的方法,再次证明了变露点温度控制不仅可以很好的提高室内的温湿度控制精度,还从分析的角度验证了该方法可以很好的节约能量,实现能量的合理利用。
最后,为了更好的控制变风量空调中的露点温度,提出了一种基于BP神经网络的PID控制算法,通过仿真实验进一步说明了该控制算法和PID控制算法相比具有很好的控制效果。
基于BP神经网络的PID，输入参数的归一化，问题求助？
利用BP神经网络来整定PID，也许能实现。但是书本上的这个BP-PID理论书本是错误的。你仔细看看，它的输出激活函数的值域是【0，1】，PID的参数不可能是只在这个范围啊！
可以说输出没有反归一化（值域扩展）。至于输入归一化，可用不做，但是输出在0和1之间，就是闹笑话了。
中翻英。。。悬赏。。。 100
摘要abstarct本文首先论述了人工神经网络的发展概况和神经网络的控制理论。
在此基础上，融神经网络理论和PID控制技术于一体，深入研究了基于BP算法的神经网络PID控制器和基于RBF算法的神经网络PID控制器。
研究了神经PID控制方法，实现了PID参数在线调整，对非线性控制系统进行了仿真研究。
介绍了复杂控制规律的S函数构造方法,构造出了基于Simulink的BP神经网络PID控制器的模型,并得到用该模型来控制一非线性对象的仿真结果。
该控制器设计避免了在复杂系统仿真时编写大量复杂而烦琐的源程序,使编程快速、简捷,调试方便,使系统仿真工作量大大减少。
利用Matlab作为控制系统的开发工具，通过在线的调整神经网络权值，实现了对非线性受控对象的有效控制。
Manpowerneuralnetworksdevelopmentgeneralsituationandtheneuralnetworkscontroltheorythemainbodyofabookhasbeendiscussedfirst.Melthereonthebasis,nerveelectricalnetworktheoryandPIDcontroltechniqueYuanintegralwhole,godeepintothecontrollerhavingstudiedowingtoalgorithmicneuralnetworksofBPPIDcontrollerandowingtoalgorithmicneuralnetworksofRBFPID.ThecontrolmethodhavingstudiednervePID,hasrealizedonlinePIDparameteradjustment,hasbeeninprogresstononlinearcontrolsystemsimulatingstudying.IntroducethatcomplicatedcontrolthelawSfunctionstructuremethod,structurehasputuptheSimulinkBPneuralnetworksPIDcontroller-basedmodel,andtheemulationresultbeingusedthatmodeltocometocontrolonenonlinearitymarriagepartner.Thatcontrollerbeingdesignedhavingavoidedcompilingandcomposinglargeamountofcomplicatedbutoverlaboratesourceprogramduringtheperiodofcomplicatedsystemsimulates,beingmakingaprogrammingspeedy,simpleanddirect,beingdebuggingtogotothelavatory,makessimulatedamountofworkofsystemdeplete.HavemadeuseofMatlabtobenavarexploitationimplement,byonlineadjustmentneuralnetworksrightvalue,havecometruetononlinearityeffectivebychargingamarriagepartnercontrol.关键词：非线性控制；神经PID控制；神经网络Keywords:Nonlinearityunderthecontrolof;PIDcontrolsnerve;Neuralnetworks这样就可以了。
哪位高手帮忙翻译下
摘要良好的控制血糖水平显着减少血管并发症的糖尿病。在这方面，提出了一种理论分析的控制血糖水平在糖尿病的个人，是使用一个简单的数学模型，动态的血糖和胰岛素的相互作用在血液系统开发的伯格曼等人。
PID控制器基于BP神经网络是用来作为一个更好的选择，以强有力的稳定血糖水平的糖尿病患。作比较的目的，一个古典PID控制器的设计已。
目的是控制表现的角度来评估其能力，要跟踪设定值（70mg/dl）形式的初始状态，高血糖，以及在回应一餐的困扰。的MATLAB仿真是演出，体现了理论分析。
发展报道，在这方面的文件，可望简化胰岛素给药，从而提高生活质量的病人。
关键词：糖尿病，回到传播（BP）神经网络，比例积分微分（PID）的，基于MATLAB一，导言糖尿病是一种不治之症，影响全世界数百万人。
大约有1.77亿人有糖尿病，这个数字预计将增至3.00亿，由2025年[1]。科学家们正在集中力量发展多方面的新技术和可行的仪器仪表提供可穿戴式的解决方案和改善患者的生活。
病人是完全依赖于外部源胰岛素注入，在适当的利率，以维持血糖水平。血糖水平应控制的范围60-120mg/dl。的目的，这方面的贡献。
比较典型的PID控制器和PID控制器基于BP神经网络是在这方面的报告。结果进行了比较，并讨论了与尊重控制器的性能和可能的改进。它可以提供一些帮助，为研究胰岛素交付。
PID控制器基于BP神经网络是非常有效的。它可以任意的做法，一非线性函数。结构和算法是简单而明确。它既有静态和动态特性。收敛速度和跟踪性能良好的一类非线性植物。结果模拟的准确性和理想。
这是适合应用相关的人体精密是非常关注的问题。近年来，许多识字者做了很多研究，有关控制算法的血糖水平。目标是设计一个控制器表现良好，这将有利于糖尿病患者。