【摘 要】
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针对选择性激光烧结（selective laser sintering，SLS）预热温度控制过程，其具有时变非线性和迟滞的特点，提出一种混合遗传算法（genetic algorithm，GA）和粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）优化BP神经网络（back propagation neural network，BPNN）PID的控制方法。首先，通过GA算法优
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（52075090）；
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针对选择性激光烧结（selective laser sintering，SLS）预热温度控制过程，其具有时变非线性和迟滞的特点，提出一种混合遗传算法（genetic algorithm，GA）和粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）优化BP神经网络（back propagation neural network，BPNN）PID的控制方法。首先，通过GA算法优化BP神经网络随机产生的初始权值和阈值，提高BPNN的学习效率和稳定性；其次，利用PSO算法优化BP神经网络的反向传播过程进行权值和阈值的更新，进一步提高算法的收敛速度，减少其在迭代过程中陷入局部最优的可能性；最后，在MATLAB 2019a上进行仿真实验，结果表明相较于传统PID和BP-PID，提出的混合算法优化的BP-PID有效减少响应时间，可以实现无振荡、无超调；为了进一步验证本文提出的控制方法的优越性，搭建样机测试平台，测试此控制器在实际预热温度控制中的应用效果，测试结果表明该控制器与PID控制器相比，响应速度和控制精度都得到有效提升。
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