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基于PSO的BP-PID碾米机组控制系统优化

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成果类型:
期刊论文
作者:
李强;周劲;张永林;宋少云
作者机构:
武汉轻工大学机械工程学院,湖北 武汉 430023
武汉轻工大学电气与电子工程学院,湖北 武汉 430023
[宋少云; 李强; 周劲; 张永林] 武汉轻工大学
语种:
中文
关键词:
碾米机组;BP神经网络;PID控制
关键词(英文):
PSO
期刊:
食品与机械
ISSN:
1003-5788
年:
2020
卷:
36
期:
11
页码:
91-96
基金类别:
湖北省中央引导地方科技发展专项(编号:2018ZYYD028) 湖北省粮食局2018年粮食科技创新项目(编号:鄂粮函〔2018〕56号)
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
机械工程学院
电气与电子工程学院
摘要:
针对当前碾米机组之间流量稳定性差,单机效率低、碾白不均衡或过碾致碎米增加等问题,提出了基于粒子群算法(PSO)优化BP-PID控制的碾米机组控制系统;运用多机协同优化技术,通过调控在线碾米单机的碾除糠粉比例及其匹配的运行参数实现流量平衡控制;通过BP神经网络训练PID控制器的参数建立碾米机组调控数学模型,并引入PSO对BP神经网络的性能进行优化。仿真试验表明,经PSO优化的控制系统的响应速度更快,其稳态精度有所提高,且具有良好的控制效果。
摘要(英文):
Aiming at the problems of poor flow stability among the current rice whitening unit,low single machine efficiency,unbalanced whitening or excessive broken rice caused by overmilling,a rice whitening unit control system based on particle swarm optimization(PSO)optimized BP-PID control was proposed.Using the multi-machine collaborative optimization technology,the flow balance control by adjusting the ratio of the rice bran-removing powder and the matching operating parameters of the online rice whitening machine.The parameters of the PID controller was trained through the BP neural network,a mat...

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