基于改进PSO和BP混合优化算法的炉温控制系统研究

发布时间：2017-06-08 15:11

  本文关键词：基于改进PSO和BP混合优化算法的炉温控制系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对工业生产中电阻炉温度控制系统所存在的大惯性、大滞后等问题,提出一种应用于电阻妒炉温的基于改进粒子群(PSO,particle swarm optimization)算法的模糊RBF-PID控制策略。在该控制系统中,采用引入惯性权重因子和遗传变异算子的改进粒子群算法对模糊RBF(径向基函数)隶属度函数的初始值进行优化,再用BP(误差反向传播)算法进行细调,并结合模糊推理和RBF;学习能力在线调整PID控制参数,从而达到最优的PID控制效果。仿真结果表明,该算法跟踪快、超调小、不易陷入局部极小值,同时鲁棒性和抗干扰性优于传统PID控制。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【关键词】： 改进粒子群算法 模糊RBF神经网络 PID控制 电阻炉温度控制 仿真
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51274118) 辽宁省创新团队基金项目(LT2010047) 辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2013130)
【分类号】：TP18;TM924.3
【正文快照】： 电阻炉是一种普遍使用于机械、化工、制造等领域的电加热设备[1_2]。目前炉温控制系统一般都采用常规PID控制,此方法对难以建立精确模型的对象不能够达到良好的控制效果。因而,寻找快速、精确的温控 系统刻不容缓。 随着科学技术的发展,PID控制和一些智能控制[34]相结合,应

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本文编号：432898