改进GWO的小波神经网络温控系统设计

针对目前铸件砂芯表干炉温度控制性能差、燃烧效率低,设计一种新型热风循环温控系统。该系统以变限幅双交叉燃烧策略为基础,采用改进灰狼优化(GWO)算法的小波神经网络对PID控制参数进行自适应调整。系统仿真表明:与传统PID控制相比,超调量接近于0,系统调节时间减少了50%,温度切换控制速度提高了47%。最后通过砂芯烘干试验验证,与传统比值串级PID控制相比,变限幅双交叉燃烧策略和改进GWO小波神经网络PID对炉温的控制效果有很大的提升。