基于BP神经网络PID算法的斗轮机自动取料流量控制优化  

作　　者：杨多兵 罗威强 

机构地区：[1]中交第三航务工程勘察设计院有限公司

出　　处：《港口科技》2019年第12期34-40,共7页Port Science & Technology

摘　　要：为解决斗轮取料机自动取料流量控制难题,提高干散货码头生产作业效率,采用B P神经网络PID控制算法对取料机取料流量控制进行优化。分析目前斗轮机取料流量控制现状,在常规PID控制方法的基础上采用BP神经网络进行改进优化,利用BP神经网络的自学习、自适应等特性,实现对PID控制参数的在线整定和优化。采用MATLAB Simulink仿真软件,建立BP神经网络PID控制模型,通过在天津某煤炭码头进行现场工程应用,证明模型的有效性和可靠性,表明BP神经网络PID算法能进一步提高干散货码头整体生产作业效率,延长大机设备使用寿命。

关 键 词：港口 散货码头 取料机 流量控制 p r o控制算法 B P神经网络 自学习 

分 类 号：TP2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]