神经网络自适应pid控制器,基于神经网络的pid控制

最新推荐文章于 2025-05-10 12:49:10 发布

vvccyyqq

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分类专栏：神经网络文章标签：神经网络人工智能深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/vvccyyqq/article/details/127327454

本文探讨了神经网络自整定PID控制的有效性及其挑战，包括初值选择、参数设定和稳定性证明问题。此外，解释了单神经元自适应PID控制的概念，并详细阐述了PID调节器的工作原理和P、I、D参数的作用。文中还讨论了PID控制器在实际应用中的局限性和优化策略，如积分作用消除余差，微分作用的超前控制功能。通过对PID控制器参数的整定方法和自适应控制的介绍，展示了如何提高控制系统的性能和适应性。

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1、神经网络自整定PID真的有效吗？我看图书馆的参考书上和知网论文上的方法，感觉推导过程都不对啊？

楼主的这个问题已经是六年前的问题了（今天2021年5月），不知道楼主现在还关注这个话题不？神经网络自整定PID肯定是有效的。目前，神经网络自整定PID主要面临三个问题：一是初值选择的问题，不合理的初值很容易使闭环系统不稳定；二是神经网络自整定PID自身需要人为设定的参数较多，PID控制自身只需要三个人为设定参数，神经网络自整定PID则需要四个（三个初值和一个学习因子），这使得神经网络自整定PID比传统PID算法还要麻烦；三是缺乏完整的理论稳定性证明，神经网络自整定PID在线更新规则早已稳定，并且被广泛引用和应用，而基于神经网络自整定PID的闭环系统稳定性证明一直没有得到很好的解决，某种程度上，这限制了神经网络自整定PID的推广。
我个人也做了一些这样的研究，感兴趣的话可以参考我的一篇期刊论文。
Data-Driven Tracking Control Based on LM and PID Neural Network with Relay Feedback for Discrete Nonlinear Systems

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、什么叫单神经元自适应pid控制

神经元，也可以角感知器，结构和人的神经元细胞差不多，树突是信号采集的，每个树突都有自己的权重值，轴突是输出值，一般

用于逼近线性系统，PID纯粹就是控制器，这个楼主应该知道的神经网络自适应pid控制。当神经元很多并且形成形成层了就是我吗所说的神经网络了

3、PID神经网络控制 10

是的，要进行归一化处理，输出也必须进行反归一化处理。
补充回答：
用原来的最大和最小值。

4、什么是PID调节器，并举例说明P、I、D的调节作用。

PID 调节器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件，PID是以它的三种纠正算法而命名的。这三种算法都是用加法调整被控制的数值。而实际上这些加法运算大部分变成了减法运算因为被加数总是负值。以下是PID的调节作用举例：

1.比例- 来控制当前，误差值和一个负常数P（表示比例）相乘，然后和预定的值相加。P只是在控制器的输出和系统的误差成比例的时候成立。这种控制器输出的变化与输入控制器的偏差成比例关系。比如说，一个电热器的控制器的比例尺范围是10°C，它的预定值是20°C。那么它在10°C的时候会输出100%，在15°C的时候会输出50%，在19°C的时候输出10%，注意在误差是0的时候，控制器的输出也是0。

2.积分 - 来控制过去，误差值是过去一段时间的误差和，然后乘以一个负常数I，然后和预定值相加。I从过去的平均误差值来找到系统的输出结果和预定值的平均误差。一个简单的比例系统会振荡，会在预定值的附近来回变化，因为系统无法消除多余的纠正