基于改进PSO-BP的模糊PID烧结炉温度控制

• 作者: 王彦勇
• 来源期刊: 建材技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 滚抛磨块烧结炉 PID控制 粒子群算法 BP神经网络 模糊推理 温度控制
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 15-19
• 页数: 5页
• 分类号: TP273.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9441.2022.01.006

摘要

采用改进粒子群算法整定优化PID参数,并在反馈回路中加入BP神经网络预测下一时刻温度,将超前温度信息作为改进粒子群算法适应度函数参数,提前调整PID控制器参数,从而给出超前的控制,以此来减弱烧结炉温度变化的滞后性.通过模糊推理在温度控制过程中在线调整PID控制器参数,加强温度控制的跟随性.试验结果表明,与传统PID控制模型相比,基于改进粒子群算法和BP神经网络的模糊PID参数模型的响应速度和稳态精度均得到有效提高,并且超调量更小.该方法适用于磨块烧结炉温度控制,有助于提高生产效率和磨块质量、增加经济效益.