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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨雨彬 任天宇 邓宏敬 蔡子龙 杨子墨 YANG Yubin;REN Tianyu;DENG Hongjing;CAI Zilong;YANG Zimo(School of Control Engineering,Northeastern University at Qinhuangdao,Qinhuangdao,Hebei Province,066004)
机构地区:[1]东北大学秦皇岛分校控制工程学院,河北秦皇岛066004
出 处:《科技资讯》2023年第3期1-5,共5页Science & Technology Information
基 金:东北大学秦皇岛分校大学生创新创业项目(项目编号:CX22412)。
摘 要:在工业过程控制系统中,存在多变量耦合的现象,其中双变量耦合较为常见。针对双变量耦合现象,该文提出了自适应粒子群优化算法与单神经元PID相结合的解耦控制方法,利用PSO算法对单神经元PID网络进行参数进行优化,从而提升系统解耦效果,并对双变量耦合系统进行仿真验证。结果表明,适应度经过参数寻优后有了不同程度的降低,在局部最优中的全局最优值降低了93.75%、39.90%;解耦效果稳定性提高,系统误差降低,精度提升。In the industrial process control system,there is a phenomenon of multivariable coupling,among which bivariate coupling is more common.In view of the bivariate coupling phenomenon,this paper proposes a decoupling control method combining adaptive particle swarm optimization algorithm and single neuron PID.The PSO algorithm is used to optimize the parameters of the single neuron PID network,so as to improve the decoupling effect of the system,and the simulation verification of bivariate coupling system is carried out.The results show that the fitness has been reduced to varying degrees after parameter optimization,and the global optimal value in the local optimal value has decreased by 93.75%,39.90%;the stability of decoupling effect is improved,the system error is reduced,and the accuracy is improved.
关 键 词:双变量系统 解耦控制 自适应粒子群算法 单神经元PID
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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