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摘要:
针对当前碾米机组之间流量稳定性差,单机效率低、碾白不均衡或过碾致碎米增加等问题,提出了基于粒子群算法(PSO)优化BP-PID控制的碾米机组控制系统;运用多机协同优化技术,通过调控在线碾米单机的碾除糠粉比例及其匹配的运行参数实现流量平衡控制;通过BP神经网络训练PID控制器的参数建立碾米机组调控数学模型,并引入PSO对BP神经网络的性能进行优化.仿真试验表明,经PSO优化的控制系统的响应速度更快,其稳态精度有所提高,且具有良好的控制效果.
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文献信息
篇名 基于PSO的BP-PID碾米机组控制系统优化
来源期刊 食品与机械 学科
关键词 碾米机组 PSO BP神经网络 PID控制
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 机械与控制
研究方向 页码范围 91-96
页数 6页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.13652/j.issn.1003-5788.2020.11.017
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 张永林 24 46 4.0 6.0
2 周劲 3 1 1.0 1.0
3 宋少云 31 49 4.0 6.0
4 李强 4 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
碾米机组
PSO
BP神经网络
PID控制
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
食品与机械
月刊
1003-5788
43-1183/TS
大16开
长沙市赤岭路9号
42-83
1985
chi
出版文献量(篇)
6673
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28
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50927
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