计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2012年
9期
247-250,296
,共5页
流浆箱%神经网络%人工鱼群算法%反向传播学习算法%非线性控制系统
流漿箱%神經網絡%人工魚群算法%反嚮傳播學習算法%非線性控製繫統
류장상%신경망락%인공어군산법%반향전파학습산법%비선성공제계통
研究造纸工业中的流浆箱非线性系统优化控制问题.流浆箱系统是工业过程中常见的一类非线性系统,存在着非线性、强耦合等特性.针对流浆箱要求动态响应好、精度高的特点,提出并设计了人工鱼群算法训练的PID神网络控制器.人工鱼群算法克服了PID神经网络采用BP算法训练权值时,初始权值难以确定,易陷入局部最优的缺点,实现对流浆箱的有效控制.在MATLAB环境下,对流浆箱系统进行了控制仿真.仿真结果表明,人工鱼群算法训练的PID神经网络在动态性、稳定性和精确性等方面均优于BP算法,明显改善了流浆箱这类非线性系统的控制性能,具有很好的应用效果.
研究造紙工業中的流漿箱非線性繫統優化控製問題.流漿箱繫統是工業過程中常見的一類非線性繫統,存在著非線性、彊耦閤等特性.針對流漿箱要求動態響應好、精度高的特點,提齣併設計瞭人工魚群算法訓練的PID神網絡控製器.人工魚群算法剋服瞭PID神經網絡採用BP算法訓練權值時,初始權值難以確定,易陷入跼部最優的缺點,實現對流漿箱的有效控製.在MATLAB環境下,對流漿箱繫統進行瞭控製倣真.倣真結果錶明,人工魚群算法訓練的PID神經網絡在動態性、穩定性和精確性等方麵均優于BP算法,明顯改善瞭流漿箱這類非線性繫統的控製性能,具有很好的應用效果.
연구조지공업중적류장상비선성계통우화공제문제.류장상계통시공업과정중상견적일류비선성계통,존재착비선성、강우합등특성.침대류장상요구동태향응호、정도고적특점,제출병설계료인공어군산법훈련적PID신망락공제기.인공어군산법극복료PID신경망락채용BP산법훈련권치시,초시권치난이학정,역함입국부최우적결점,실현대류장상적유효공제.재MATLAB배경하,대류장상계통진행료공제방진.방진결과표명,인공어군산법훈련적PID신경망락재동태성、은정성화정학성등방면균우우BP산법,명현개선료류장상저류비선성계통적공제성능,구유흔호적응용효과.
