基于粒子群算法的抄纸过程PID神经元网络优化控制

• 作者: 吴新生
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 PID神经元网络 优化 抄纸过程
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机仿真
• 页码范围: 71-74,79
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 3494字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.03.015

摘要

抄纸过程中定量和水分的控制是一个大纯滞后、强耦合和非线性的系统，本文提出使用粒子群算法优化的PID神经元网络来解决这些控制问题。设计的双PID神经元网络闭环控制系统中，网络结构简单，使用增加动量项的误差反向传播算法，提高了学习速度，减少了系统的反应时间，并采用粒子群算法优化网络的初始权值，克服PID神经网络学习过程中由于权值易陷入局部最优值的缺点，提高了系统的控制精度。仿真结果表明：初始权值优化后的PID神经网络控制系统具有更高的控制精度和更快的响应时间，能更好地实现抄纸过程的解耦控制。这为抄纸过程定量水分的自动控制提供了一种新的方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴新生	广东科学技术职业学院广州学院	31	229	9.0	13.0