【摘 要】
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柴油发动机具有高度的非线性和涉及多种能量的转变,传统PID算法存在调速器参数在系统持续工作过程中整定不良,不同工况下适应性差等问题。采用粒子群算法优化和自适应学习率
【机 构】
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杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所
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柴油发动机具有高度的非线性和涉及多种能量的转变,传统PID算法存在调速器参数在系统持续工作过程中整定不良,不同工况下适应性差等问题。采用粒子群算法优化和自适应学习率改进后的BP神经网络PID控制算法对发动机转速进行调整,它具有优异的非线性控制效果。最后通过MATLAB/Simulink对该算法在发动机上的应用进行仿真,验证其良好的控制优越性。
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