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基于模糊神经网络算法的智能控制技术

作  者:
孙握瑜
单  位:
安徽商贸职业技术学院信息与人工智能学院
关键词:
挤出机;模糊PID系统;智能控制;
摘  要:
传统挤出机PID系统对非线性变量参数的控制存在较大偏差,难以满足挤出机的智能控制。建立基于模糊神经网络的PID智能控制系统,实现对温度控制PID参数的整定,通过隶属度函数描述非线性参数集合的相关性,建立模糊变量间的映射关系和模糊控制表,实现对PID参数的微整定,提升了系统对非线性参数的适应性。结果表明:采用模糊PID自整定系统达到预定稳定温度所用的条件时间减少,温度波动显著减小,具备了更高的控制准确度和适应性。同时,系统初始参数偏差量化因子较大时,能够使系统快速达到目标温度,提高系统升温效率,但过大偏差值易造成系统温度波动频繁,因此需根据实际工况选定系统输入/输出参数量。

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