基于粒子群算法的抄纸过程PID神经元网络优化控制

摘要：

抄纸过程中定量和水分的控制是一个大纯滞后、强耦合和非线性的系统，本文提出使用粒子群算法优化的PID神经元网络来解决这些控制问题。设计的双PID神经元网络闭环控制系统中，网络结构简单，使用增加动量项的误差反向传播算法，提高了学习速度，减少了系统的反应时间，并采用粒子群算法优化网络的初始权值，克服PID神经网络学习过程中由于权值易陷入局部最优值的缺点，提高了系统的控制精度。仿真结果表明：初始权值优化后的PID神经网络控制系统具有更高的控制精度和更快的响应时间，能更好地实现抄纸过程的解耦控制。这为抄纸过程定量水分的自动控制提供了一种新的方法。

关键词：粒子群算法、PID神经元网络、优化、抄纸过程

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：广东省自然科学基金资助项目8451064007000003

在线出版日期：2015-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：71-74,79