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期刊文章详细信息

粒子群优化的神经网络PID沼气干发酵温度控制    

Neural networks PID control for biogas dry fermentation temperature system based on particle swarm optimization

  

文献类型:期刊文章

作  者:刘浩[1] 沈星[1] 曲浩丽[2] 王鹏军[1,2]

机构地区:[1]南京航空航天大学航空宇航学院机械结构力学及控制国家重点实验室,江苏南京210016 [2]农业部南京农业机械化研究所农业资源开发与设施农业工程技术中心,江苏南京210014

出  处:《计算机工程与设计》

基  金:江苏省自然科学基金项目(BK20151073)

年  份:2017

卷  号:38

期  号:3

起止页码:784-788

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘  要:针对目前沼气干发酵温度控制中神经网络PID控制器性能受初始权值设置影响较大的问题,提出一种粒子群优化神经网络PID控制器的控制方法。粒子群算法利用发酵温度系统数学模型对神经网络的初始权值进行优化,用优化后的神经网络在线调整PID控制器参数。在优化过程中引入多种群竞争机制,提高粒子群全局寻优性能。仿真结果表明,该系统控制品质要优于神经网络PID控制,能够减小超调量、缩短稳定时间,提高控制精度。

关 键 词:沼气 干发酵 粒子群算法 神经网络 数学模型  温度控制

分 类 号:TP273]

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同被引文献:

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