一、前言
想通过此文章够快速理解模糊PID的前提条件是：
已经了解PID控制算法，并且利用该算法控制过一些玩意。
这篇文章是我参考了四篇学位论文之后写下的，如果有错误，恳请各位大佬批评指正，后面我也会提到这几篇论文关于模糊PID的不足（不全面）的地方。
二、传统PID的缺点以及为什么我们要使用模糊PID
使用过PID的同学都知道，PI
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2024-04-08 00:01:30
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0.前言在学习高斯模糊前我们需要了解几个概念，这样才能帮助我们理解高斯模式是如何实现的。卷积卷积核1.卷积在介绍高斯模糊之前，我们需要了解一个概念叫做“卷积”。它是用来实现高斯模糊的核心算法。卷积大概是做什么事情的呢？用大白话来说就是按比例合成自己和周围像素的颜色值。计算过程大致如下 由于卷积这个概念比较难解释（深度学习中也会用到卷积神经网络），暂且就不解释了，只要了解他
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2023-11-24 02:58:43
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摘 要：采用BP神经网络在线调整PID的三个参数，采用GRNN神经网络作为辨识器在线辨识控制输出对控制输入对象变化的灵敏度信息，提高系统的控制精度，进而编制MATLAB程序进行仿真。该算法经仿真测试，结果表明其控制效果良好，鲁棒性强。关键词：BP神经网络 GRNN神经网络 PID1 引言在工业控制中，传统的PID控制至今仍处于主导地位，尤其适用于
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2024-04-24 16:02:30
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模糊PID控制本文主要由三部分构成：模糊PID控制器的原理，模糊PID控制器C++的实现与测试。一. 模糊PID原理模糊PID控制流程如下图所示，把目标值 Xtarget 与输出值 Xout 的误差 e 与 e 的变化率 de/dt 作为模糊控制器的输入，模糊控制器先对输入进行模糊化处理，接着进行模糊推理，最后把模糊推理的结果进行去模糊处理输出PID控制器的三个参数 kp, ki, kd，从而达到
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2023-11-04 11:23:04
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有关模糊pid的相关知识就把自己从刚接触到仿真出结果看到的大部分资料总结一下，以及一些自己的ps 以下未说明的都为转载内容 1.转自 在讲解模糊PID前，我们先要了解PID控制器的原理（本文主要介绍模糊PID的运用,对PID控制器的原理不做详细介绍）。PID控制器（比例-积分-微分控制器）是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件，由比例单元P、积分单元I和微分单元D
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2024-01-10 15:51:51
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随着智能化控制算法的不断涌现，船舶自动舵控制系统已经由传统的PID控制算法逐渐向人工智能控制领域不断发展。特别是随着人工神经网络(Neural Networks，NN)技术的不断突破，为船舶自动控制方法提供了坚实的理论基础。 来自大连海事大学的Xingxing Hu等人在基于PID的自动舵控制算法中加入BP神经网络，在一定程度上实现了智能化参数调整，提高了自动舵的环境适应性
神经网络自适应PID控制及其应用总结来自重庆大学宋永瑞教授2022暑期校园行学术会议1. 研究背景 目前人工智能的发展为很多领域里的研究提供了可延展性，提供了新的研究问题的思路，无人系统和人工智能正走向深度融合，无人系统里具有核心驱动作用的智能控制算法的研究成为了热点问题。 人工智能的理论深度依赖人工神经网络，而人工神经网络又是人工智能的核心支撑，先进的控制系统实现了可靠的无人系统的底层支撑，当
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2023-08-13 15:05:17
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PID控制算法的C++实现九 模糊算法简介 在PID控制算法的C++语言实现中，文章已经对模糊PID的实质做了一个简要说明。基本概念和思路进行一下说明，相信有C++语言基础的朋友可以通过这些介绍性的文字自行实现。这篇文章主要说明一下模糊算法的含义和原理。 实际上模糊算法属于智能算法，智能算法也可以叫非模型算法，也就是说，当我们对于系统的模型认识不是很深刻，或者说客
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2023-11-03 09:56:29
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PID控制器学习笔记：模糊PID控制器的实现在现实控制中，被控系统并非是线性时不变的，往往需要动态调整PID的参数，而模糊控制正好能够满足这一需求，所以在接下来的这一节我们将讨论模糊PID控制器的相关问题。模糊PID控制器是将模糊算法与PID控制参数的自整定相结合的一种控制算法。可以说是模糊算法在PID参数整定上的应用。1、模糊算法的原理模糊算法是一种基于智能推理的算法，虽然称之为模糊算法其实并不
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2023-12-11 08:29:14
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RBF神经网络与BP神经网络优缺点比较 (2016-05-31 21:37:04)
标签： 神经网络
RBF神经网络与BP神经网络优缺点比较
1. RBF 的泛化能力在多个方面都优于BP 网络, 但是在解决具有相同精度要求的问题时, BP 网络的结构要比RBF 网络简单。？？
2
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2023-10-30 22:27:40
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3．2模糊PID算法及其CPLD实现对于时滞、时变和非线性的特征比较明显的控制系统，传统PID控制方法控制参数不易在线调节，模糊控制较好的适应这些特征。模糊控制以模糊规则为基础，用隶属函数和模糊运算实现模糊推理过程，以其强大的知识表达能力和处理能力在一些复杂系统中显示出了很强的优越性。模糊控制理论可以通过模拟人思维过程中的不确定性和不精确性，以人的经验为判断依据，从而对那些不建立精确数学模型的场合
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2024-01-09 16:04:57
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Audio-visual emotion recognition using FCBF feature selection method and particle swarm optimization for fuzzy ARTMAP neural networks基于FCBF特征选择和粒子群优化的模糊ARTMAP神经网络视听情感识别摘要：人类使用面部、言语和身体手势等多种方式来表达自己的情感。因
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2023-12-15 09:10:10
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第47节-神经网络之自主驾驶(12)参考视频: 9 - 8 - Autonomous Driving (7 min).mkv在这段视频中，我想向你介绍一个具有历史意义的神经网络学习的重要例子。那就是使用神经网络来实现自动驾驶，也就是说使汽车通过学习来自己驾驶。接下来我将演示的这段视频是我从 Dean Pomerleau那里拿到的，他是我的同事，任职于美国东海岸的卡耐基梅隆大学。在这部分视频中，你就
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2023-08-01 14:34:49
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RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个
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2023-09-05 09:19:52
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RBF神经网络通常只有三层，即输入层、中间层和输出层。其中中间层主要计算输入x和样本矢量c（记忆样本）之间的欧式距离的Radial Basis Function (RBF)的值，输出层对其做一个线性的组合。径向基函数：RBF神经网络的训练可以分为两个阶段：第一阶段为无监督学习，从样本数据中选择记忆样本/中心点；可以使用聚类算法，也可以选择随机给定的方式。 第二阶段为监督学习，主要计算样本
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2023-06-25 09:46:36
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摘要：该文首先,综合神经网络理论和CSCAD技术的最新进展,运用VB语言和C语言联合开发了一个基于Windows图形界面通用型机电神经控制仿真软件包.该软件具有完善的服务功能,全新的多窗口外观和直观的"拖放"操作机制,结构定义,训练仿真可实现一体化解决.同时,对神经网络的方法、学习算法、网络结构的定义、初值的定义、学习参数的选择、以及导入导出规则的建立等神经理论问题进行了深入讨论.其次,通过对永磁
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2023-11-14 18:37:24
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目录1. RBF神经网络基本概2. RBF神经网络结构模型3.RBF神经网络的学习算法4. 相关模型应用1. RBF神经网络基本概径向基函数（ Radical Basis Function, RBF）是多维空间插值的传统技术，由Powell 于1985 年提出。1988 年， Broomhead 和Lowe 根据生物神经元具有局部响应这一特点，将RBF 引人神经网络设计中，产生了RBF 神经网络。
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2023-08-02 00:26:22
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目录1、PID控制基础2、模糊控制3、模糊PID简介4、模糊自整定PID的理论内容（重点内容）4.1 基本原理4.2 模糊子集及其论域的确定4.3 模糊规则的建立4.4 模糊推理4.5、解模糊化2020 年4月2日 由于浏览数量的增加，这里做了一些增补及修改。有问题请大家指出。1、PID控制基础 PID控制是极其常用的控制方法，主要分为位置式PID和增量式PI
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2023-12-01 21:08:38
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MATLAB离线模糊控制表生成步骤 第一步：MATLAB命令行中输入“fuzzy” 第二步：选择偏差隶属度函数、论域、范围、模糊变量等。 第三步：选择偏差变化率隶属度函数、论域、范围、模糊变量等。 第四步：选择输出隶属度函数、论域、范围、模糊变量等。 模糊控制规则表（步进式加热炉燃烧过程智能控制策略及其应用） 第五步：按照模糊控制规则表添加规则。 最后保存“yanghzeng.fis”文件。参考《
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2024-01-31 10:07:09
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RBF网络模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接收域（或称感受野，ReceptiveField）的神经网络结构，已证明RBF网络能以任意精度逼近任意连续函数。RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程类似，两者的主要区别在于各使用不同的激活函数。BP网络中隐含层使用的是S函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络；而RBF网络中的激活函数是高斯基函数，其值在输入空间中有限的
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2023-07-03 13:30:47
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