基于PSO-BP的智能溫度控制器.pdf

1、溫度控制是工業(yè)過(guò)程控制對(duì)象的重點(diǎn)和難點(diǎn)。目前,傳統(tǒng)的PID控制方式占主導(dǎo)地位,但在被控對(duì)象無(wú)法建立準(zhǔn)確模型的情況時(shí),PID參數(shù)的整定不便仍是一個(gè)難點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是智能控制的主要分支之一,它能逼近任意非線性曲線,被廣泛應(yīng)用于工業(yè)中。但 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用時(shí)有一些固有的缺陷,而粒子群算法具有全局搜索特性。本文結(jié)合泰安磐然科技有限責(zé)任公司的項(xiàng)目,對(duì)基于粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization,簡(jiǎn)稱(chēng)PSO)BP神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)展開(kāi)研究,論文的主要內(nèi)容如下:
　　首先,本文從智能溫度控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想出發(fā),介紹了溫度控制對(duì)象的非線性、多耦合、大延遲的特點(diǎn),找到了難以控制的原因;分析了常用溫度傳感器熱點(diǎn)偶和熱電阻的工作原理、A/D采樣電路、PWM波驅(qū)動(dòng)固態(tài)繼電器工作電路;對(duì)幾種目前應(yīng)用在溫度控制領(lǐng)域的控制算法的特點(diǎn)進(jìn)行了比較分析,為開(kāi)發(fā)智能溫度控制器墊定了理論基礎(chǔ)。
　　其次,分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PSO算法的優(yōu)缺點(diǎn),發(fā)現(xiàn)PSO算法是基于全局尋優(yōu)的搜索

3、算法,提出了基于PSO-BP的溫度智能預(yù)測(cè)方法。該方法是采用PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,具有很好的泛化能力,既能很好的發(fā)揮 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性特點(diǎn),又克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)。以公司實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為依據(jù),應(yīng)用PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法對(duì)電加熱爐進(jìn)行了預(yù)測(cè),結(jié)果顯示,優(yōu)化后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)有效時(shí)間延長(zhǎng),預(yù)測(cè)精度提高。所以,本文應(yīng)用PSO-BP算法來(lái)辨識(shí)整定PID參數(shù),達(dá)到溫度控制器自整定的目的。仿真結(jié)果表明,應(yīng)用PS