本文選題：沼氣 + 干發(fā)酵　； 參考：《計算機(jī)工程與設(shè)計》2017年03期

【摘要】：針對目前沼氣干發(fā)酵溫度控制中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器性能受初始權(quán)值設(shè)置影響較大的問題,提出一種粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的控制方法。粒子群算法利用發(fā)酵溫度系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化,用優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線調(diào)整PID控制器參數(shù)。在優(yōu)化過程中引入多種群競爭機(jī)制,提高粒子群全局尋優(yōu)性能。仿真結(jié)果表明,該系統(tǒng)控制品質(zhì)要優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制,能夠減小超調(diào)量、縮短穩(wěn)定時間,提高控制精度。
[Abstract]:Aiming at the problem that the performance of neural network pid controller is greatly affected by the initial weight setting in the temperature control of biogas dry fermentation, a Particle Swarm Optimization (PSO) neural network pid controller control method is proposed. Particle swarm optimization algorithm is used to optimize the initial weights of neural network by using the mathematical model of fermentation temperature system, and the parameters of pid controller are adjusted online by the optimized neural network. In the process of optimization, a variety of swarm competition mechanism is introduced to improve the global performance of particle swarm optimization. The simulation results show that the control quality of the system is better than that of the neural network pid control, which can reduce the overshoot, shorten the stabilization time and improve the control precision.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)航空宇航學(xué)院機(jī)械結(jié)構(gòu)力學(xué)及控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所農(nóng)業(yè)資源開發(fā)與設(shè)施農(nóng)業(yè)工程技術(shù)中心;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20151073)
【分類號】：TQ920.6;TP18;TP273

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本文編號：2095877