基于BP神经网络算法的食品烘干机温度控制

• 作者: 靳淑祎
• 来源期刊: 食品工业
• 关键词: 烘干机 BP神经网络 粒子群算法 仿真
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 食品机械
• 页码范围: 229-231
• 页数: 3页
• 语种: 中文

摘要

以自动链板式茶叶烘干机为研究对象,为降低燃煤热风炉能耗、提高热效率、提高烘干机温度控制精度,提升茶叶品质,提出了一种基于改进13P神经网络的控制策略.分析了烘干机的结构和控制原理,在此基础上将BP神经网络与PID控制方法相结合,通过神经网络的自学习、加权系数的调整,优化PID控制器参数Ki、Kp、Kd,并将粒子群算法引入到神经网络中作为其学习算法,以有效提高BP神经网络算法的收敛速度.仿真结果表明,该控制方法响应速度快,超调量小,从而实现对热风温度的恒温控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	靳淑祎		10	7	2.0	2.0