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基于粒子群优化BP神经网络PID的供热控制系统仿真研究
1
作者
李远航
高晓红
+1 位作者
姜庆龙
韩云峥
《吉林建筑大学学报》
CAS
2024年第1期72-78,共7页
供热系统技术属于清洁技术,但其能耗非常大,因此在供热系统中能源的损耗问题就显得尤为重要。与此同时,我国供暖过程多数是用传统PID对供暖系统进行控制,由于传统PID控制响应时间长、超调量高且受外界影响较大,造成能源未充分利用、浪...
供热系统技术属于清洁技术,但其能耗非常大,因此在供热系统中能源的损耗问题就显得尤为重要。与此同时,我国供暖过程多数是用传统PID对供暖系统进行控制,由于传统PID控制响应时间长、超调量高且受外界影响较大,造成能源未充分利用、浪费现象严重。因此针对此问题,提出了在供暖系统中采用一种基于粒子群优化BP神经网络PID的控制策略,不仅可以解决供暖时水温不稳定、水温上升时间长等问题,而且可以更好地解决能源未充分利用问题。本文建立供热系统的数学模型,然后利用Matlab中的Simulink设计并仿真粒子群BP神经网络PID控制器。实验结果表明,改进后的PID控制器抗干扰能力强且具有较好的鲁棒性,对供热控制系统有更好的控制效果。
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关键词
供热系统
粒子群
粒子群BP神经网络PID
MATLAB
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职称材料
题名
基于粒子群优化BP神经网络PID的供热控制系统仿真研究
1
作者
李远航
高晓红
姜庆龙
韩云峥
机构
吉林建筑大学电气与计算机学院
出处
《吉林建筑大学学报》
CAS
2024年第1期72-78,共7页
基金
吉林省科技厅科技发展计划项目(20190303114SF).
文摘
供热系统技术属于清洁技术,但其能耗非常大,因此在供热系统中能源的损耗问题就显得尤为重要。与此同时,我国供暖过程多数是用传统PID对供暖系统进行控制,由于传统PID控制响应时间长、超调量高且受外界影响较大,造成能源未充分利用、浪费现象严重。因此针对此问题,提出了在供暖系统中采用一种基于粒子群优化BP神经网络PID的控制策略,不仅可以解决供暖时水温不稳定、水温上升时间长等问题,而且可以更好地解决能源未充分利用问题。本文建立供热系统的数学模型,然后利用Matlab中的Simulink设计并仿真粒子群BP神经网络PID控制器。实验结果表明,改进后的PID控制器抗干扰能力强且具有较好的鲁棒性,对供热控制系统有更好的控制效果。
关键词
供热系统
粒子群
粒子群BP神经网络PID
MATLAB
Keywords
heating system
partical swarm optimization
PSO-BP neural network PID
Matlab
分类号
TB273.4 [一般工业技术—工程设计测绘]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群优化BP神经网络PID的供热控制系统仿真研究
李远航
高晓红
姜庆龙
韩云峥
《吉林建筑大学学报》
CAS
2024
0
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参考文献
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