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基于神经网络的硫化仪温控改造
文献摘要：
硫化仪是一种广泛配备使用的橡胶检测仪器,其传统机型多采用固定参数的PID控制,存在升温曲线多震荡及控温速度较慢的问题;并且对于固定参数的传统控制方法来说,在不同环境条件下的控制匹配效果不同.现采用PSO粒子群算法改进BP神经网络,用神经网络计算、控制PID参数进而控制模腔.实验结果表明:采用BP-PID控制的硫化仪模腔达到同样150℃的设定温度,比传统PID控制的模腔加热速度提高36.5％;且针对不同设定温度,此控制方法升温曲线波动平均降低22％,具有很好的普适性.
文献关键词：
粒子群优化算法;BP神经网络;PID控制;硫化仪
中图分类号：
作者姓名：
杨柳;赵恒凯
作者机构：
上海大学通信与信息工程学院,上海 201900
文献出处：
引用格式：
[1]杨柳;赵恒凯-.基于神经网络的硫化仪温控改造)[J].工业控制计算机,2022(07):27-29
A类：
温控改造
B类：
硫化仪,检测仪器,机型,PID,升温曲线,震荡,控温,较慢,不同环境,PSO,粒子群算法,算法改进,设定温度,加热速度,线波,粒子群优化算法
AB值：
0.282457
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