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基于改进的PSO算法的球磨机PID神经网络控制系统
引用本文:孙杰,韩艳,段勇,崔宝侠.基于改进的PSO算法的球磨机PID神经网络控制系统[J].工矿自动化,2011,37(5):59-62.
作者姓名:孙杰  韩艳  段勇  崔宝侠
作者单位:1. 沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110178
2. 大连理工大学控制科学与工程学院,辽宁,大连,116023
摘    要:球磨机制粉系统是一个复杂的多变量系统,具有强耦合、非线性、大迟延、慢时变等特点,很难建立精确的数学模型,采用常规的控制策略难以获得满意的控制效果。针对上述问题,在对球磨机制粉系统动态特性进行分析的基础上,提出了一种不依赖于被控对象数学模型的多变量PID神经网络解耦控制策略;为进一步提高控制器性能,利用一种改进的PSO算法对PID神经网络的权值初值进行离线优化训练,然后采用BP算法对权值进行在线调整,避免网络陷入局部极小值,保证了系统不会出现大的超调和震荡。仿真结果表明,该策略可以保证球磨机控制系统有大范围的鲁棒性和适应性,能较好地解决球磨机制粉系统的耦合性、时变性等问题,具有优良的解耦机制和控制品质。

关 键 词:球磨机  制粉系统  PID神经网络  多变量系统  解耦  改进粒子群优化算法

PID Neural Network Control System of Ball Mill Based on Modified PSO Algorithm
SUN Jie,HAN Yan,DUAN Yong,CUI Bao-xia.PID Neural Network Control System of Ball Mill Based on Modified PSO Algorithm[J].Industry and Automation,2011,37(5):59-62.
Authors:SUN Jie  HAN Yan  DUAN Yong  CUI Bao-xia
Affiliation:SUN Jie~1,HAN Yan~2,DUAN Yong~1,CUI Bao-xia~1(1.School of Information Science and Engineering of Shenyang University of Technology,Shenyang 110178,China.2.School of Control Science and Engineering of Dalian University of Technology,Dalian 116023,China)
Abstract:Ball mill system is a complex multivariable system,which has characteristics of strong coupling,nonlinearity,large delay and slow time-varying,so it is difficult to build its precise mathematical model and achieve satisfying control effect with conventional control strategy.In view of the problem,the paper proposed a multivariable PID neural network control strategy which is independent of the mathematical model of controlled object based on analysis of dynamic characteristics of the ball mill system.In ord...
Keywords:ball mill  pulverizing system  PID neural network  multivariable system  decoupling  modified particle swarm optimization algorithm  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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