基于PSO-BP和卡尔曼滤波的PID调节方法技术

本发明专利技术公开了基于PSO‑BP和卡尔曼滤波的PID调节方法，涉及自动控制领域，本发明专利技术包括，PID控制非线性模型系统时，加入BP神经网络，通过PSO粒子群算法优化BP神经网络的初始连接权值，自适应调节BP神经网络神经元输出层并得到参数k<subgt;P</subgt;、k<subgt;i</subgt;、k<subgt;d</subgt;，然后通过Kalman滤波器降噪，迭代输出非线性模型的最优化PID控制值。本发明专利技术提高复杂场景下的非线性系统的性能，自适应调节系统输出的噪音干扰，从而达到在某一既定状态下的PID控制器的最优化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动控制领域，具体涉及基于pso-bp和卡尔曼滤波的pid调节方法。

技术介绍

1、pid控制算法广泛用于线性系统，具有良好的鲁棒性和稳定性，设计简单。由于pid控制器的控制参数固定不变的这一特性，通常用于线性系统，针对一些非线性系统的场合，pid控制器的效果则会显著降低。与此同时，pid控制器本身存在一些局限性，噪声引起的误差会导致pid控制器产生不稳定的输出。

2、针对pid控制器本身由于噪声引起的误差会导致不稳定输出，亟需一种基于pso-bp和卡尔曼滤波的pid调节方法。

技术实现思路

1、本专利技术基于pso-bp和卡尔曼滤波的pid调节方法，解决现有技术的问题。

2、第一方面，本专利技术提供基于pso-bp和卡尔曼滤波的pid调节方法，包括：

3、建立bp神经网络，随机生成未优化的随机初始连接权值wij(0)、wli(0)并计算控制参数kp、ki、kd和系统输出值yout。

4、通过pso粒子群算法优化bp神经网络的初始连接权值。

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【技术保护点】

1.基于PSO-BP和卡尔曼滤波的PID调节方法，其特征在于，包括：PID控制非线性模型系统时，加入BP神经网络，通过PSO粒子群算法优化BP神经网络的初始连接权值，自适应调节BP神经网络神经元输出层并得到参数kP、ki、kd，然后通过Kalman滤波器降噪，迭代输出非线性模型的最优化PID控制值。

2.根据权利要求1所述的基于PSO-BP和卡尔曼滤波的PID调节方法，其特征在于，所述BP神经网络用于随机生成未优化的随机初始连接权值wij(0)、wli(0)，并计算控制参数kP、ki、kd和系统输出值yout。

3.根据权利要求2所述的基于PSO-BP和卡尔曼滤波...

【技术特征摘要】

1.基于pso-bp和卡尔曼滤波的pid调节方法，其特征在于，包括：pid控制非线性模型系统时，加入bp神经网络，通过pso粒子群算法优化bp神经网络的初始连接权值，自适应调节bp神经网络神经元输出层并得到参数kp、ki、kd，然后通过kalman滤波器降噪，迭代输出非线性模型的最优化pid控制值。

2.根据权利要求1所述的基于pso-bp和卡尔曼滤波的pid调节方法，其特征在于，所述bp神经网络用于随机生成未优化的随机初始连接权值wij(0)、wli(0)，并计算控制参数kp、ki、kd和系统输出值yout。

3.根据权利要求2所述的基于pso-bp和卡尔曼滤波的pid调节方法，其特征在于，比较给定定值rin(k)和系统输出值yout(k)，计算误差信号error(k)＝rin(k)-yout(k)，将误差信号进行向前传递，更新bp神经网络的权值，并输出非线性模型系统即时输出值。

4.根据权利要求3所述的基于pso-bp和卡尔曼滤波的pid调节方法，其特征在于，包括根据bp神经网络的输出结果重新赋值kp、ki、kd，通过增量式pid算法计算出结果，加载给负载模块，将负载模块的输出值y(k+1)送去卡尔曼滤波模块进行处理，利用卡尔曼方程估计最优值即滤波后得到的输出yout(k+1)，并根据误差error(k+1)判断是否满足要求结束循环。

5.根据权利要求4所述的基于ps...

【专利技术属性】
技术研发人员：严济鸿，苟中颐，王文涛，闫志豪，任孟旭，黄一展，孟健平，王学超，徐章松，
申请(专利权)人：电子科技大学长三角研究院衢州，
类型：发明
国别省市：