改进GWO的小波神经网络温控系统设计

摘要：

针对目前铸件砂芯表干炉温度控制性能差、燃烧效率低,设计一种新型热风循环温控系统.该系统以变限幅双交叉燃烧策略为基础,采用改进灰狼优化(GWO)算法的小波神经网络对PID控制参数进行自适应调整.系统仿真表明:与传统PID控制相比,超调量接近于0,系统调节时间减少了 50％,温度切换控制速度提高了 47％.最后通过砂芯烘干试验验证,与传统比值串级PID控制相比,变限幅双交叉燃烧策略和改进GWO小波神经网络PID对炉温的控制效果有很大的提升.

关键词：砂芯表干炉、变限幅双交叉、改进灰狼算法、小波神经网络

所属期刊栏目：51

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：河南省高等学校重点科研项目19B460012

在线出版日期：2023-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：97-102