基于神经网络的蓄热式加热炉的温度控制研究
【图文】：
图I常规PID仿真曲线
δ函数近似于阶跃函数，特别大θ0的作用是让函数δ变化的比之前平稳，取为2．067，为1．371对式(3)求导，可得:f＇(netj)=f(netj)[1－f(netj)](4)第j个神经元的的输出oj即要经过加权系数wjk往前传递到第k个神经元的总共输入为:netk=∑qj=1wjkoj(5)其中q为隐含层的节点数。输出层中的神经元是第k个节点，它的真实神经网络输出为:Ok=f(netk)(6)3仿真实验本实验采用matlab对控制对象进行仿真，在常规控制器的基础上，加入一个神经网络控制器，构成如图一所示的神经网络控制器。通过仿真得出两个曲线。如图1、图2所示。图1常规PID仿真曲线图2神经网络的PID曲线4结论通过对比上述两个曲线得出常规的PID需要调节的时间较长，响应时间太长，达到了15秒以后才趋于稳定，而神经网络的PID控制在5秒就趋于稳定，调节时间缩短了3倍，结果与期望相符。参考文献:［1］赵望达，刘勇求，贺毅．一种用ＲBF神经网络改善传感器测量精度的新方法［J］．电子技术应用，2004(11)．［2］何继爱，黄智武，田亚菲．一种单神经元PID控制器［J］．甘肃科学学报，2004(04)．［3］吴学文，吴黎明，张力锴，陈泰伟．遗传神经网络在车身姿态测量中的应用［J］．自动化与信息工程，2012(01)．作者简介:周建新(1977-)，男，汉族，河北唐山人，博士，副教授，硕士生导师，2009年毕业于北京科技大学，获得工学博士学位，现任华北理工大学电气工程学院副教授。主持及参加了“带钢热连轧厚度控制研究”等多项科研项目的研究工作;熊延辉(1987-)，男，汉族，河北唐山人，本科，中级工程师，2010年毕业于河北理工大学轻工学院，现任河北唐银钢铁有限公司自动化工程师。561科技风2019年3月机械化工
【参考文献】
相关期刊论文 前3条
1 吴学文;吴黎明;张力锴;陈泰伟;;遗传神经网络在车身姿态测量中的应用[J];自动化与信息工程;2012年01期
2 何继爱,黄智武,田亚菲;一种单神经元PID控制器[J];甘肃科学学报;2004年04期
3 赵望达,刘勇求,贺毅;一种用RBF神经网络改善传感器测量精度的新方法[J];电子技术应用;2004年11期
【共引文献】
相关期刊论文 前8条
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2 孙艳梅;苗凤娟;宋志章;;基于灰色神经网络的压力传感器温度补偿模型[J];半导体光电;2013年04期
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【二级参考文献】
相关期刊论文 前9条
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5 秦勇;臧希U
本文编号：2733368
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