基于BPNN的黄酒前酵温度控制模型与仿真

黄酒发酵过程十分复杂,且难以建立准确的数学模型,发酵温度自动控制一直是研究难点。传统PID控制器在前酵温度控制时,存在精度不高、响应缓慢和参数调节历时较长等问题,因此提出了基于BP神经网络的黄酒前酵温度控制策略,将BP神经网络应用于PID控制器的参数调节,改进了性能,并构建了动态仿真模型。仿真结果表明:设计的PID控制器控制精度更高、响应速度更快且有效改善了耦合干扰等问题。