【摘 要】
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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
【机 构】
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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,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
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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。
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