基于AFSA-BP算法的模糊PID控制器在DMF回收系统中的应用

论文摘要

针对DMF（N,N-二甲基甲酰胺）回收系统存在时滞性、难以确定温度控制的数学模型等问题,提出了用人工鱼群算法（AFSA）优化BP神经网络,设计了基于AFSA-BP算法的模糊PID控制器。对模糊BP神经网络各层之间的连接权值以及隶属函数相关参数进行训练,克服了反向传播过程中最速下降法易陷入局部最优解的缺点,能够得到PID参数的最优解。研究结果表明,采用AFSA-BP算法的迭代次数少并且能接近给定值,在DMF回收系统中应用相关的PID参数,精馏塔的温度保持稳定,液位高度保持动态稳定且误差更小。

论文目录

• 1 BP神经网络的模糊PID控制器
•   1.1 系统结构
•   1.2 PID控制器设计
•   1.3 模糊逻辑设计
•   1.4 模糊BP神经网络设计
• 2 AFSA算法
•   2.1 AFSA算法简介
•   2.2 AFSA算法描述
•   2.3 AFSA算法对模糊BP神经网络的参数训练过程
• 3 实验仿真
•   3.1 实验数据分析
•   3.2 AFSA算法对模糊BP神经网络的参数优化过程
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王华强,张博扬

关键词: 回收系统,温度控制,先进控制器,算法

来源: 测控技术 2019年10期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 有机化工,自动化技术

单位: 合肥工业大学电气与自动化工程学院

基金: 合肥工业大学产学研校企合作项目(12-069,13-214)

分类号: TP273;TQ225.261

DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.10.017

页码: 80-84

总页数: 5

文件大小: 589K

下载量: 51