CAJ | 학술논문

球团厂钢球磨煤制粉系统是多变量强耦合、时滞、非线性以及生产工况变化大的复杂对象,其自动控制问题一直是控制界关注的热点.基于粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点以及PID神经网络的自调节和自适应特性,设计了具有PID结构的多变量自适应神经网络控制器.PID神经网络解耦控制方法被用来消除回路之间的耦合,神经网络连接权值由粒子群算法进行学习优化.仿真研究表明所建模型和所提控制方法具有较好的控制品质、良好的自适应解耦能力和自学习功能.该控制策略可在大范围内克服系统的非线性和强耦合问题,具有很高的工程实用价值.
구단엄강구마매제분계통시다변량강우합、시체、비선성이급생산공황변화대적복잡대상,기자동공제문제일직시공제계관주적열점.기우입자군산법구유대정개삼수공간진행고효병행수색적특점이급PID신경망락적자조절화자괄응특성,설계료구유PID결구적다변량자괄응신경망락공제기.PID신경망락해우공제방법피용래소제회로지간적우합,신경망락련접권치유입자군산법진행학습우화.방진연구표명소건모형화소제공제방법구유교호적공제품질、량호적자괄응해우능력화자학습공능.해공제책략가재대범위내극복계통적비선성화강우합문제,구유흔고적공정실용개치.