基于人工智能的工业用温度检测仪器自动化控制方法研究

• 作者: 孙洁 王大为
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 工业 温度检测仪器 自动化 控制
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 43-46
• 页数: 4页
• 分类号: TH86
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.10.043

摘要

为了解决传统方法参数分析过程复杂,学习性能差,导致工业用温度检测仪器控制效果差,精测精度低的问题,提出一种新的基于人工智能的工业用温度检测仪器自动化控制方法.分析了工业用温度检测仪器工作原理,人工智能方法选择计算过程简单、学习性能强的单隐含层前馈神经网络,通过最小二乘法对隐含层节点数据进行拟合处理,获取隐含层节点数量,任意形成隐层节点参数,求出隐层输出矩阵与输出权值,完成学习.在实际应用中,把温度检测仪器输出信号当成前馈神经网络的输入,通过大规模工业用温度检测仪样本对前馈神经网络进行训练,在前馈神经网络输出误差趋近于0的情况下,通过输出权值模糊调节器获取输出融合权值,实现误差控制结果的融合,得到准确的温度检测结果,提高温度检测仪检测精度.实验结果表明,所提方法输出结果和目标结果间的差异小,泛化误差低,自动化控制效果好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王大为		19	24	3.0	4.0
2	孙洁		12	5	2.0	2.0