基于改进PSO和BP混合优化算法的炉温控制系统研究

• 作者: 邢飞
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 改进粒子群算法 模糊RBF神经网络 PID控制 电阻炉温度控制 仿真
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制系统
• 页码范围: 88-92
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3209字
• 语种: 中文

摘要

针对工业生产中电阻炉温度控制系统所存在的大惯性、大滞后等问题,提出一种应用于电阻炉炉温的基于改进粒子群(PSO,particle swarm optimization)算法的模糊RBF-PID控制策略.在该控制系统中,采用引入惯性权重因子和遗传变异算子的改进粒子群算法对模糊RBF(径向基函数)隶属度函数的初始值进行优化,再用BP(误差反向传播)算法进行细调,并结合模糊推理和RBF学习能力在线调整PID控制参数,从而达到最优的PID控制效果.仿真结果表明,该算法跟踪快、超调小、不易陷入局部极小值,同时鲁棒性和抗干扰性优于传统PID控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢飞	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	2	14	2.0	2.0