基于BP神经网络的MOCVD温度控制系统参数优化

• 作者: 杜凯 赵恒 过润秋
• 来源期刊: 重庆大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 BP算法 金属有机化合物化学气相淀积 温度控制 时滞
• 年，卷（期）: 2006,（8）
• 所属期刊栏目: 机械·光电工程
• 页码范围: 77-81
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 3468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-582X.2006.08.020

摘要

为解决MOCVD设备温度控制的非线性、时变性以及大时滞等问题,提出改进的基于误差反向传播算法(BP)的神经网络控制方法.在传统BP算法基础上附加一个使搜索快速收敛全局极小的惯性项,在微调权值修正量的同时也使学习避免陷入局部最小.该方法不仅具有自学习自适应能力,而且具有自调整比例因子功能.仿真和试验表明,神经网络控制器具有很强的鲁棒性、自学习功能和自适应解耦.在整个温度控制范围基本误差可达到1 ℃‰,有效的改善MOCVD系统温度的控制性能,对实际温度控制具有较好的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	过润秋	西安电子科技大学机电工程学院	31	374	11.0	18.0
2	赵恒	西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室	6	38	3.0	6.0
3	杜凯	西安电子科技大学机电工程学院	4	39	3.0	4.0