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kingder
- 基于DRNN的神经网络整定参数自学习的PID控制仿真-DRNN based on neural network tuning parameters since learning PID Control Simulation
pid
- :针对当前电力机车调速系统存在的一些问题，简要分析了直流电力机车调速原理，提出了 控制系统的硬件结构，并且设计出Fuzzy + PID复合结构的控制器，提高了控制系统的动态响应速 度和稳态误差 同时利用RBF神经网络自整定PID参数解决了PID控制中的参数整定问题
PID
- 基于神经网络的参数自整定PID控制算法源代码 具有很强的使用价值 经过测试 可以运行-The parameters based on neural network self-tuning PID control algorithm has a strong value the source code has been tested to run
CHAP4_3
- 基于BP神经网络的PID参数自整定的研究 是M文件，控制效果非常好-Based on BP Neural Network PID parameter self-tuning of the Study are M documents, control has very good results
PIDGA
- 基于自适应在线遗传算法整定的ＰＩＤ控制算法研究-Genetic algorithm based on adaptive online tuning of PID Control Algorithm
chap5_4
- 实数编码的遗传算法pid整定，实现系数自整定-Real-coded genetic algorithm pid tuning to achieve self-tuning factor
CHAPTER4
- 本文讨论了神经网络PID控制策略，提出了一种单神经元自适应PID控制器，给出了控制模型，探讨了单神经元自适应PID控制学习算法，通过修改神经元控制器连接加权系数 ，构成了自适应PID控制器。利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定，并使用了MATLAB软件进行了仿真研究。比较传统PID控制器与单神经元自适应PID控制器两者的仿真结果表明，神经网络PID控制器参数调节简单，具有很高的精度和很强的适应性，可以获得满意的控制效果。-This paper discusses the nerv
adptive
- 利用自适应控制算法，进行参数自整定和进行极点配置-adptive control for setting poles
Multi-objectiveX
- 进化算法多目标优化的飞控参数自整定方法Multi-objective optimization evolutionary algorithms flight control parameter self-tuning method-Multi-objective optimization evolutionary algorithms flight control parameter self-tuning method
PID-self-tuning-of-parameters
- 本文把神经网络技术应用在PID控制中，充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力构造神经网络PID自整定控制器。-This paper, the neural network technology used in PID control, the full use of neural network structure with nonlinear function approximation capability PID self-tuning neural network controller.
ANN-to-control-the-algorithm
- 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。-BP neural network based PID control, self-learning neural network, nonlinear and non-dependent model and other characteristics to achieve PID parameters on-line self-tuning, full us
pid
- 人工神经网络(Artificial Neural Network)是从生理角度对智能的模拟，具有极 高的学习能力和自适应能力，能够以任意精度逼近任意函数，完成对系统的仿真； 而遗传算法是对自然界生物进化过程的模拟，具有极强的全局寻优能力，这两种 算法都是当下研究较多的智能方法。将这两种方法与常规的 PID 控制相结合， 构成智能 PID 控制器，使其具有参数自整定、自适应的能力，以适应复杂环境 下的控制要求，这一思路对提高控制效果具有很好的现实意义。 -Artificia
hbkjglglgjh
- 当测量温度等于设定温度时，程序返回温度设定模块，当测量温度不等于设定温度时，启动PID控制模块，然后返回测量显示模块，如此循环下去，直到测量温度等于设定温度为止。由于恒温箱温度控制系统具有大时滞和非线性特性，常规PID控制参数难以整定。在此设计了自整定PID算法，解决了PID整定困难的问题。下面介绍自整定PID算法的设计过程。 -When the measured temperature is equal to the set temperature, the program returns
fuzzy-PID
- 模糊PID控制器具有控制任意非线性函数的能力，能实现对PID控制器的参数Kp, Ki, Kd的实时在线整定，使系统具有更好的鲁棒性和自适应性，其输出也可以通过在线调整达到预期的控制精度。-Fuzzy PID controller has the ability to control an arbitrary nonlinear function, can achieve the parameters of the PID controller Kp, Ki, Kd,
fuzzy14good
- 模糊参数自整定PID控制模糊推理规则，本规则考虑到偏差很小时，提前使系统减速，基本无超调-Fuzzy parameter self-tuning PID control rules of fuzzy inference
fuzzyPID_cpp
- fuzzy pid 模糊控制代码 模糊PID控制，参数自整定。纯C语言。 无注释-fuzzy pid control, C/C++
2013-06-30-01BP
- BP神经网络在自抗扰控制器中应用的程序，通过BP神经网络整定参数，取得很好的效果。-BP neural network in the application of ADRC program, through the BP neural network tuning parameters, and achieved good results.
2013-06-30-02QPSO
- 通过量子粒子群（QPSO）算法设计自抗扰控制器并整定参数，通过程序的仿真结果可知量子粒子群算法具有很好的效果-By Quantum Particle Swarm (QPSO) algorithm design ADRC and tuning parameters, through the process of simulation results shows that the quantum particle swarm algorithm has a good effect
2013-06-30-03PSO_ADRC
- 设计了改进后的粒子群算法PSO在自抗扰控制器参数整定中的程序，并在主气温控制系统中得到验证，结果良好。-Design an improved particle swarm optimization PSO in ADRC parameter tuning the program, and in the main climate control system has been validated with good results.
2013-06-30-04PSO
- 基于粒子群优化算法PSO整定自抗扰控制器的参数，程序简单，具有通用性。-Based on Particle Swarm Optimization PSO ADRC tuning parameters, the procedure is simple, with versatility.