论文摘要
以自动链板式茶叶烘干机为研究对象,为降低燃煤热风炉能耗、提高热效率、提高烘干机温度控制精度,提升茶叶品质,提出了一种基于改进BP神经网络的控制策略。分析了烘干机的结构和控制原理,在此基础上将BP神经网络与PID控制方法相结合,通过神经网络的自学习、加权系数的调整,优化PID控制器参数K_i、K_p、K_d,并将粒子群算法引入到神经网络中作为其学习算法,以有效提高BP神经网络算法的收敛速度。仿真结果表明,该控制方法响应速度快,超调量小,从而实现对热风温度的恒温控制。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 靳淑祎
关键词: 烘干机,神经网络,粒子群算法,仿真
来源: 食品工业 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,自动化技术
单位: 河南经贸职业学院
分类号: TP183;TS203
页码: 229-231
总页数: 3
文件大小: 1973K
下载量: 239
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