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

【摘要】：針對目前沼氣干發(fā)酵溫度控制中神經網(wǎng)絡PID控制器性能受初始權值設置影響較大的問題,提出一種粒子群優(yōu)化神經網(wǎng)絡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)學模型對神經網(wǎng)絡的初始權值進行優(yōu)化,用優(yōu)化后的神經網(wǎng)絡在線調整PID控制器參數(shù)。在優(yōu)化過程中引入多種群競爭機制,提高粒子群全局尋優(yōu)性能。仿真結果表明,該系統(tǒng)控制品質要優(yōu)于神經網(wǎng)絡PID控制,能夠減小超調量、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】： 南京航空航天大學航空宇航學院機械結構力學及控制國家重點實驗室;農業(yè)部南京農業(yè)機械化研究所農業(yè)資源開發(fā)與設施農業(yè)工程技術中心;
【基金】：江蘇省自然科學基金項目(BK20151073)
【分類號】：TQ920.6;TP18;TP273

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