[发明专利]基于改进小波神经网络的PID自整定方法、装置和设备在审
| 申请号： | 202210617948.6 | 申请日： | 2022-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN114995106A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 张恒;刘梦绮;袁成卫;杨梓晗 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G05B11/42 | 分类号： | G05B11/42 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 赵小龙 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请涉及基于小波神经网络的PID自整定方法、装置和设备，方法包括：获取小波神经网络并采用POLYWOG3函数激活，建立包括输入层、隐含层以及输出层的改进小波神经网络；基于迁移学习的网络权值初始化方法，对改进小波神经网络进行初始化，得到输入层与隐含层之间的初始权值以及隐含层与输出层之间的初始权值；根据改进小波神经网络以及两个初始权值，依次计算输入层的输出、隐含层的输出以及输出层的输出；根据输出层的输出，采用PID控制算法，计算PID控制的输出；当PID控制的输出满足预设标准时，以输出层的输出为PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数，对电机进行PID自整定。采用本方法能够提高网络收敛速度、避免网络陷入局部最优。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 神经网络 pid 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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