jujiaqi 发表于 2018-9-4 19:14:51

打算做个基于神经网络的 PID 参数生成器

PID 算法的三个参数一般靠人来调试，感觉用神经网络也可以做到，各位觉得如何？

12tangyang12 发表于 2018-9-4 19:16:20

好厉害！搬凳子学习

qiqirachel 发表于 2018-9-4 19:30:23

用matlab模拟么？？？不是很懂

dongwang_fl 发表于 2018-9-4 20:02:19

是不是自整定呢?目前的自整定是什么原理，能讲一下吗?

liurangzhou 发表于 2018-9-4 20:12:26

试过，仿真很好，实际用的时候竟然发散……

brentcao 发表于 2018-9-4 23:13:56

liurangzhou 发表于 2018-9-4 20:12
试过，仿真很好，实际用的时候竟然发散……

仿真和实际不一样，训练不一样，预测也不一样

cgbabc 发表于 2018-9-4 23:38:37

{:lol:}{:lol:}支持，如果能做出来，那也是天大的好事了！

skype 发表于 2018-9-5 08:35:29

有用吗？前段时间请网友帮忙计算下PID参数，算出的结果都是Ki>Kp，一点用都没有.

waterx3 发表于 2018-9-5 09:09:00

做过基于BP神经网络的PID参数自学习的东西，效果还不错，{:lol:}

hexenzhou 发表于 2018-9-5 09:41:06

关注，强烈支持。

hzpyl 发表于 2018-9-5 11:06:56

支持你。包括资金。

jujiaqi 发表于 2018-9-5 12:04:29

直接挂电机和编码器训练，就不用仿真了，出来的参数就是针对这个电机和控制器的。先得弄懂怎么评估PID的性能，和阿尔法狗评估局面类似。
以后换电机的时候，直接训练就可以了。

8iGge2+ 发表于 2018-9-5 12:09:34

支持，以前也想过单片机用穷举去做，最后也是觉得不现实，自己水平有限。

12tangyang12 发表于 2018-9-5 15:34:17

waterx3 发表于 2018-9-5 09:09
做过基于BP神经网络的PID参数自学习的东西，效果还不错，

啥原理 这么牛逼

10xjzheng 发表于 2018-9-5 20:29:34

12tangyang12 发表于 2018-9-5 15:34
啥原理 这么牛逼

就是求导，然后根据导数调整参数

hitsxg 发表于 2018-9-6 08:42:13

我以前用遗传算法做过自整定，写论文用的，工程上调一下就行了。

skype 发表于 2018-9-6 10:12:37

实际中，先调P,再ID,自己用数学整定或请网友帮忙计算参数，没有一次是OK的，在youtube上 看国外的PID整定，无不是先P,再ID方式。

liurangzhou 发表于 2018-9-6 10:35:52

brentcao 发表于 2018-9-4 23:13
仿真和实际不一样，训练不一样，预测也不一样

什么鬼，肯定不一样啊，我是说原理性仿真，实际使用肯定是在真实数据

wangyeqing333 发表于 2018-9-6 18:09:55

想法不错，楼主进展怎样？

lhj200304 发表于 2018-9-6 20:05:06

就这个论坛上以前有一个遗传算法的。可以挖来看看

lhj200304 发表于 2018-9-6 20:41:05

https://www.amobbs.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1561441&highlight=%E9%81%97%E4%BC%A0

jujiaqi 发表于 2018-9-7 11:36:56

lhj200304 发表于 2018-9-6 20:41
https://www.amobbs.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1561441&highlight=%E9%81%97%E4%BC%A0

给力，学习一下

lhj200304 发表于 2018-9-7 11:53:12

jujiaqi 发表于 2018-9-7 11:36
给力，学习一下

学完了分享一下心得

su33691 发表于 2018-9-7 12:10:48

玩玩还是可以的，实际上没什么卵用。

njhying 发表于 2018-9-30 17:58:14

普通的PID再怎么训练也就那个效果，不是搞个神经网络就能搞定的。
反过来，使用好的反馈控制算法，也不是很复杂喜欢用数学忽悠人的那种，几个参数调调就完事了。

TKZXJ 发表于 2018-12-20 20:26:06

谢谢分享，学习了
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