基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
磨煤机制粉系统的输入量和输出量之间相互耦合,且系统具有非线性、延迟时间长等特点,采用常规的控制方法难以达到良好的效果,故提出一种采用误差反传与混沌粒子群算法混合优化前向神经网络权值的方法.首先采用混合优化算法调整神经网络的权值,然后采用神经网络自适应调整PID控制器的参数.仿真实验表明:该方法解决了系统在耦合性和时滞性方面的问题,进一步减小了超调量,跟踪效果好,具有良好的稳态性.
推荐文章
磨煤机风量调节优化控制措施
磨煤机
一次风
测量系统
PSO动态优化的ADRC控制器研究
自抗扰控制
粒子群优化
大时滞系统
强干扰系统
基于PSO-控制变量参数化混合策略的间歇化工过程优化控制
间歇式
过程控制
控制变量参数化
最优控制
优化
基于混合PSO算法的孤岛运行微电网优化调度研究
微电网
粒子群算法
鱼群算法
孤岛
优化调度
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 PSO混合优化FNN的磨煤机控制研究
来源期刊 新乡学院学报 学科 工学
关键词 磨煤机 神经网络PID 粒子群
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 工业与技术研究
研究方向 页码范围 69-73
页数 5页 分类号 TD453
字数 4197字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-3326.2019.12.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩君 宿州学院机械与电子工程学院 19 18 2.0 3.0
2 李明 宿州学院机械与电子工程学院 27 22 3.0 4.0
4 穆海芳 宿州学院机械与电子工程学院 21 4 1.0 1.0
6 何康 宿州学院机械与电子工程学院 47 34 3.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (118)
共引文献  (43)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1990(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2008(15)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(15)
2009(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2010(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2011(8)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(6)
2012(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2013(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2014(12)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(12)
2015(11)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(10)
2016(8)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(5)
2017(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2018(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2019(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
磨煤机
神经网络PID
粒子群
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
新乡学院学报
月刊
2095-7726
41-1430/Z
大16开
河南新乡市金穗大道东段
1984
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
10
总被引数(次)
3337
论文1v1指导