为解决气动调节阀控制过程中出现的超调大、精度低等问题,本文采用BP神经网络整定出较优的PID(Proportional Integral Derivative)控制参数,对Smith预估控制器以及模糊控制器进行设计,实现了基于BP神经网络的Smith-Fuzzy-PID控制方法。...为解决气动调节阀控制过程中出现的超调大、精度低等问题,本文采用BP神经网络整定出较优的PID(Proportional Integral Derivative)控制参数,对Smith预估控制器以及模糊控制器进行设计,实现了基于BP神经网络的Smith-Fuzzy-PID控制方法。搭建了实验平台,通过阶跃响应实验来对控制方法进行验证,验证结果表明,提出的方法调节过程无超调,调节时间仅为1.9 s,定位精度在±0.5%以内,有效提高了系统的稳定性,实现了气动调节阀的快速精准定位。展开更多
近年来,新冠疫情暴发、地缘冲突、大国博弈等因素对全球化政治、经济格局变化产生了深远的影响,导致全球供应链更趋复杂多变,全球供应链加速重构,不稳定、不确定性、复杂性不断加大,供应链安全逐渐被各国广泛关注。尤其在复杂性较高的...近年来,新冠疫情暴发、地缘冲突、大国博弈等因素对全球化政治、经济格局变化产生了深远的影响,导致全球供应链更趋复杂多变,全球供应链加速重构,不稳定、不确定性、复杂性不断加大,供应链安全逐渐被各国广泛关注。尤其在复杂性较高的信息通信技术(information and communications technology,ICT)领域,对供应链的脆弱性、稳定性、价值性表现出更多的担忧。展开更多
文摘为解决气动调节阀控制过程中出现的超调大、精度低等问题,本文采用BP神经网络整定出较优的PID(Proportional Integral Derivative)控制参数,对Smith预估控制器以及模糊控制器进行设计,实现了基于BP神经网络的Smith-Fuzzy-PID控制方法。搭建了实验平台,通过阶跃响应实验来对控制方法进行验证,验证结果表明,提出的方法调节过程无超调,调节时间仅为1.9 s,定位精度在±0.5%以内,有效提高了系统的稳定性,实现了气动调节阀的快速精准定位。
文摘近年来,新冠疫情暴发、地缘冲突、大国博弈等因素对全球化政治、经济格局变化产生了深远的影响,导致全球供应链更趋复杂多变,全球供应链加速重构,不稳定、不确定性、复杂性不断加大,供应链安全逐渐被各国广泛关注。尤其在复杂性较高的信息通信技术(information and communications technology,ICT)领域,对供应链的脆弱性、稳定性、价值性表现出更多的担忧。