最近在学习基于神经网络的电机智能控制，神经网络与PID有两种结合方式：采用单神经元结构，神经元输入权值一一对应PID的三个参数，神经元的输入值为经过比例、积分和微分处理后的偏差值；另一种是在常规PID控制器的基础上增加一个神经网络，用神经网络在线调节PID的三个参数。 关于神经网络的相关知
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2023-10-13 11:18:27
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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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神经网络二维卷积官方文档打开查看torch.functional.conv2d（2d代表二维卷积）。 注意几个参数：输入input的形状（维度）有要求，权重weight即卷积核同样有要求，batchsize是指这批数据的数据个数，这里就一个矩阵，可以看成是只有一张5*5的灰度图像，步进stride表示卷积核横向和纵向一次移动的步数，卷积核的步幅。可以是单个数字，也可以是元组(sH,
一、背景 上一篇实现了小车运动控制，在程序框架下，基于FreeRTOS编写了驱动任务，包含电机控制、测速、PID调速、行走距离控制等和运动相关的功能。但 PID 调速只是完成了算法，并未真正实现调速，因为 PID 调速的核心是PID 参数的确定，即整定！而整定是 PID 最富挑战的内容，调速效果的好坏完全
0 前言我们在设计一个CNN网络时，通常要考虑两个事情，一个是这个网络需要的计算量有多大，一个是这个模型的参数量有多少。前者决定了网络训练的快慢（硬件设备确定的情况），后者决定了计算设备需要多大的内存或显存。 本文CNN的计算量以计算机做乘加次数为单位，即完成某个操作，需要执行多少次乘法和加法操作。参数量以参数个数为单位，要计算内存或显存的，用参数量乘以每个参数所占的字节数即可。1 计算量对于输入
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2023-08-09 19:58:48
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传送门BP神经网络简述流程BP神经网络PID控制算法(BPNN-PID)与单神经元PID控制算法的对比前向激励反向传播matlab仿真总结 BP神经网络简述老规矩不废话，直接上链接 BP神经网络维基百科 BP神经网络是人工神经网络中的一种常用结构，其由输入层(input)-隐含层(hidding)-输出层三层构成(output)。上图中，是输入层，是隐含层，是输出层，是输入-隐含层之间的权重系数
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2023-10-08 19:16:05
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# RBF神经网络参数整定优势实现教程
## 介绍
在这篇文章中，我将教你如何实现RBF（径向基函数）神经网络参数整定优势。RBF神经网络是一种特殊的神经网络，它使用径向基函数作为激活函数，并且在训练过程中通过调整参数来优化模型。本教程将使用Python编程语言来实现该算法。
## 流程概述
下面是整个流程的简要概述，我们将使用表格展示每个步骤的详细说明。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-09-08 12:44:12
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PID是对误差的比例，积分，还有微分。比例很好理解，就是到达目标位置，系数就是到达目标位置的快慢。微分也很好理解，就是要保证变化速度要和目标一致，微分系数就是速度到达目标速度的快慢。误差的积分，实际是面积差，目标信号对时间积分，就是目标信号和时间轴围成的区域的面积，然后和实际输出的面积做差，积分作用是让二者一致。 &
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2017-08-10 13:20:37
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DataPlanet 2022-04-04 23:30循环神经网络（RNN）是一种专门处理序列的神经网络。它们通常用于自然语言处理(NLP)任务，因为它们在处理文本方面非常有效。在本文中，我们将探索什么是RNN，了解它们是如何工作的，并使用Python从头构建一个真正的RNN(仅使用numpy库)。我们开始吧!1. 为什么有用标准神经网络(以及CNN)的一个问题是，它们只能处理预先确定的大小: 它
常用口诀参数整定找最佳，从小到大顺序查先是比例后积分，最后再把微分加曲线振荡很频繁，比例度盘要放大曲线漂浮绕大湾
PID是比例、积分、微分的简称，PID控制的难点不是编程，而是控制器的参数整定。参数整定的关键是正确地理解各参数的物理意义，PID控制的原理可以用人对炉温的手动控制来理解。阅读本文不需要高深的数学知识。 1．比例控制 有经验的操作人员手动控制电加热炉的炉温，可以获得非常好的控制品质，PID控制与人工控制的控制策略有很多相似的地
论文名称：Simple Question Answering by Attentive Convolutional Neural Network 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1606.03391.pdf 前置知识：上篇博客我们说了知识图谱是什么，以及要解决什么问题，本篇博客不再复述该部分。 作者Wenpeng Yin的这篇论文主要讲了实体链接网络和关系检测网络的改进机制。
基于MATLAB的BP神经网络PID控制器设计一、BP神经网络PID控制算法步骤：（1）确定BP神经网络结构，即确定输入层和隐含层的节点个数，选取各层加权系数的初值wij(0)、wli(0),选定学习速率和惯性系数，此时k=1
（2）采样给定和反馈信号，即r(k)和y(k),计算误差e(k)=r(k)-y(k)
（3）确定输入量
（4）根据上述公式，计算各层神经元的输入、输出，神经网络输出层
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2023-08-15 10:04:49
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摘要：本文从工程实践的角度出发设计了一个将神经元网络与PID结合的单神经元PID控制器，在设计过程中详细说明该控制器的算法及自适应整定的特点并且对比与PID控制器。本文首先介绍了PID控制和智能控制并简介了他们的发展及应用，接着点明了本文的实验目标及内容。本文对单神经元的PID控制器进行了详细的理论描述和公式推导，并且用S函数实现。本文建立了水箱液位控制系统的数学模型并推导出其传递函数，并且基于M
1.自整定的过程大致分为以下步骤： ①稳定为先：先用一个无需非常完美的PID参数调整系统，使系统的被调量和输出都达到稳态，并且被调量近似达到设定值。 ②强行震荡：再暂时禁用PID调节，使控制器将一个矩形波状的控制作用力作用于系统，当被调量低于设定值时
对于工科的同学来说，最简单的自动控制代码其实就是PID。在现实的生产中，最难控制的往往是输入和输出之间的关系。很多时候，系统的输入和输出是很复杂的关系，根本没有办法用方程来表示，或者说无法用方程来准确表示。这个时候，PID就可以发挥用处。PID非常简单，主要就是比例系数、积分系数和微分系数。我们可以用一个简单的代码来说明这个问题，# !/usr/bin/python
import os
impo
# 实现PID自整定神经网络流程
## 引言
作为经验丰富的开发者，我将指导你实现"PID自整定神经网络流程"。在本文中，我将详细介绍这个流程的步骤，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(开始);
B(数据收集);
C(神经网络训练);
D(模型评估);
E(模型调整);
F(结
在玩51单片机时就想玩神经网络PID控制，但51单片机的数据存储器地址空间很小，就普通的应用，要增加一个变量尚且“抖抖哗哗”，更遑论玩神经网络PID控制，那可需要非常多的变量，而玩STM32F407就不存在这方面问题了。转入正题，大部分书上的神经网络PID控制，讲的是BP神经网络PID控制，举的例子都是非线性系统，通常仿真效果都不错，但BP神经网络PID控制有一个限制，就是kp、ki、kd小于1，
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2023-08-21 16:23:18
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前段时间学习了基于神经网络的智能控制，这周就把单神经元PID控制器应用于转速电流双闭环直流调速系统 双闭环直流调速系统的动态数学模型如下图所示： 外环为转速环，内环为电流环。本次转速调节器采用基于单神经元的PID控制器，其参数由单神经元自学习调整得到，从而克服系统运行过程中各种不利因素对系统所造成的影响，以达到较好的控
起因由于项目中经常要用到PID控制，因此一直在寻找一个好的PID算法，虽然西门子PLC自带的FB41也可以满足要求，但没有提供自整定，PCS7虽然带了自整定，但对于一些小项目就不适用了，因此决定自己编写一个。2.算法选择为何使用PID算法？原因是因为在现场有好多不确定因素，而基于模型的好多控制算法因为无法得到准确的数学模型而使调试变得很困难，而PID不是基于模型的，因而适应性更好一些，更通用一些。
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2023-08-18 16:11:02
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