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基于WOA优化FNN-PID的单晶硅加热炉炉温控制
被引量：
3
1
作者
周佳凯
张洪
《半导体技术》
CAS
北大核心
2025年第1期86-94,共9页
针对单晶硅加热炉炉温控制的大惯性、强耦合、长调节时间等问题,提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的优化模糊神经网络(FNN)比例-积分-微分(PID)算法。通过测试实验装置的温度推算出模型表达式,采用WOA进行选代寻优,得到合适的PID参数,利用FN...
针对单晶硅加热炉炉温控制的大惯性、强耦合、长调节时间等问题,提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的优化模糊神经网络(FNN)比例-积分-微分(PID)算法。通过测试实验装置的温度推算出模型表达式,采用WOA进行选代寻优,得到合适的PID参数,利用FNN对PID参数进行实时调整,以实现动态解耦。通过仿真软件进行仿真验证,并在搭建的模型上分别进行阶跃响应实验和信号跟随实验。仿真结果表明,相较于传统的PID算法和FNN-PID算法,基于WOA的优化FNN-PID算法有效提升了系统的升温速度且无超调。对加热炉进行升温实验,结果表明温度超调量最高为0.9℃,恒温区温控精度保持在±0.3℃,表明该方法可有效提升系统升温速度和稳定性。
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关键词
多温区温度控制
鲸鱼优化算法(WOA)
模糊神经网络(
fnn
)
比例-积分-微分(
pid
)
单晶硅加热炉
原文传递
基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器研究
被引量：
1
2
作者
高相铭
刘付斌
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第27期6949-6954,共6页
针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络(FNN,FUZZY NEURAL NETWORK)的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传...
针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络(FNN,FUZZY NEURAL NETWORK)的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传算法强大的全局搜索能力。利用遗传算法对模糊神经网络的参数进行优化与训练,使PID控制器能够根据被控对象的变化而适时在线调整自身参数KP,KI和KD,从而达到理想的控制性能。将该控制器应用于异步电动机控制系统进行仿真实验,结果表明:基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器具有较好的自适应能力和鲁棒性,控制效果明显优于传统PID控制器。
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关键词
fnn
-
pid
遗传算法
异步电动机
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职称材料
基于模糊神经网络PID算法的舵机控制与仿真
被引量：
8
3
作者
和江
文建刚
侯文
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第2期150-156,共7页
针对某型号导弹舵机系统在非线性时变的复杂条件下传统的PID控制器控制精度低、适应能力差的缺点,本文通过对模糊神经网络算法的研究,并结合传统PID控制器,设计了模糊神经网络PID控制器.通过对系统进行仿真可以看出:舵机最大舵偏角反馈...
针对某型号导弹舵机系统在非线性时变的复杂条件下传统的PID控制器控制精度低、适应能力差的缺点,本文通过对模糊神经网络算法的研究,并结合传统PID控制器,设计了模糊神经网络PID控制器.通过对系统进行仿真可以看出:舵机最大舵偏角反馈值从19.12°增大到19.62°,相位滞后减小了6°;提高了系统的频率响应;阶跃响应超调明显减小,上升时间从40ms减小到30ms,并且大大减小了系统稳态误差.研究表明,相比于传统的PID控制器,模糊神经网络PID控制器在对电动舵机位置环控制上效果有很大提升.
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关键词
电动舵机
pid
控制器
模糊神经网络
pid
算法
MATLAB仿真
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职称材料
低压铸造机液面加压控制技术研究
被引量：
1
4
作者
黄飞虎
顾寄南
《机电工程》
CAS
北大核心
2019年第12期1309-1313,共5页
针对低压铸造机液面加压系统参数整定困难、压力控制精度不佳的问题,对液面加压系统的组成、工艺以及机理等进行了研究。提出了模糊神经网络在线整定PID参数的方法,设计了2输入、3输出的模糊神经网络;分析了BP学习算法的缺点,改进了模...
针对低压铸造机液面加压系统参数整定困难、压力控制精度不佳的问题,对液面加压系统的组成、工艺以及机理等进行了研究。提出了模糊神经网络在线整定PID参数的方法,设计了2输入、3输出的模糊神经网络;分析了BP学习算法的缺点,改进了模糊神经网络训练方法,使用果蝇算法作为外层循环,BP算法作为内层循环训练模糊神经网络;选择合适的目标函数对模糊神经网络进行了训练,在Matlab中对传统PID、模糊PID和FNN-PID的控制效果进行了仿真分析。研究结果表明:和传统PID控制相比,使用FNN-PID控制器的液面压力最大误差减小了35.6%,平均误差减小了21.6%,有效提高了液面压力的控制精度。
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关键词
低压铸造
液面加压
模糊神经网络
pid
果蝇优化算法
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职称材料
题名
基于WOA优化FNN-PID的单晶硅加热炉炉温控制
被引量：
3
1
作者
周佳凯
张洪
机构
江南大学机械工程学院
江苏省食品先进制造装备技术重点实验室
出处
《半导体技术》
CAS
北大核心
2025年第1期86-94,共9页
文摘
针对单晶硅加热炉炉温控制的大惯性、强耦合、长调节时间等问题,提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的优化模糊神经网络(FNN)比例-积分-微分(PID)算法。通过测试实验装置的温度推算出模型表达式,采用WOA进行选代寻优,得到合适的PID参数,利用FNN对PID参数进行实时调整,以实现动态解耦。通过仿真软件进行仿真验证,并在搭建的模型上分别进行阶跃响应实验和信号跟随实验。仿真结果表明,相较于传统的PID算法和FNN-PID算法,基于WOA的优化FNN-PID算法有效提升了系统的升温速度且无超调。对加热炉进行升温实验,结果表明温度超调量最高为0.9℃,恒温区温控精度保持在±0.3℃,表明该方法可有效提升系统升温速度和稳定性。
关键词
多温区温度控制
鲸鱼优化算法(WOA)
模糊神经网络(
fnn
)
比例-积分-微分(
pid
)
单晶硅加热炉
Keywords
multi-temperature zone temperature control
whale optimization
algorithm
(WOA)
fuzzyneural network(
fnn
)
proportion-integral-differential(
pid
)
monocrystalline silicon heating furnace
分类号
TN304.05 [电子电信—物理电子学]
原文传递
题名
基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器研究
被引量：
1
2
作者
高相铭
刘付斌
机构
安阳师范学院物理与电气工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第27期6949-6954,共6页
文摘
针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络(FNN,FUZZY NEURAL NETWORK)的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传算法强大的全局搜索能力。利用遗传算法对模糊神经网络的参数进行优化与训练,使PID控制器能够根据被控对象的变化而适时在线调整自身参数KP,KI和KD,从而达到理想的控制性能。将该控制器应用于异步电动机控制系统进行仿真实验,结果表明:基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器具有较好的自适应能力和鲁棒性,控制效果明显优于传统PID控制器。
关键词
fnn
-
pid
遗传算法
异步电动机
Keywords
fnn
-
pid
genetic
algorithm
speed regulation
分类号
TP273.21 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于模糊神经网络PID算法的舵机控制与仿真
被引量：
8
3
作者
和江
文建刚
侯文
机构
中北大学仪器与电子学院
中国航天科技集团第四研究院第四十一所
中北大学信息与通信工程学院
出处
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第2期150-156,共7页
基金
总装国防科技基金
文摘
针对某型号导弹舵机系统在非线性时变的复杂条件下传统的PID控制器控制精度低、适应能力差的缺点,本文通过对模糊神经网络算法的研究,并结合传统PID控制器,设计了模糊神经网络PID控制器.通过对系统进行仿真可以看出:舵机最大舵偏角反馈值从19.12°增大到19.62°,相位滞后减小了6°;提高了系统的频率响应;阶跃响应超调明显减小,上升时间从40ms减小到30ms,并且大大减小了系统稳态误差.研究表明,相比于传统的PID控制器,模糊神经网络PID控制器在对电动舵机位置环控制上效果有很大提升.
关键词
电动舵机
pid
控制器
模糊神经网络
pid
算法
MATLAB仿真
Keywords
electronic servo system
pid
controller
fnn pid algorithm
MATLAB simulation
分类号
TJ765.2 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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职称材料
题名
低压铸造机液面加压控制技术研究
被引量：
1
4
作者
黄飞虎
顾寄南
机构
江苏大学制造业信息化研究中心
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2019年第12期1309-1313,共5页
基金
江苏省科技成果转化专项资金招标项目(BA2015026)
文摘
针对低压铸造机液面加压系统参数整定困难、压力控制精度不佳的问题,对液面加压系统的组成、工艺以及机理等进行了研究。提出了模糊神经网络在线整定PID参数的方法,设计了2输入、3输出的模糊神经网络;分析了BP学习算法的缺点,改进了模糊神经网络训练方法,使用果蝇算法作为外层循环,BP算法作为内层循环训练模糊神经网络;选择合适的目标函数对模糊神经网络进行了训练,在Matlab中对传统PID、模糊PID和FNN-PID的控制效果进行了仿真分析。研究结果表明:和传统PID控制相比,使用FNN-PID控制器的液面压力最大误差减小了35.6%,平均误差减小了21.6%,有效提高了液面压力的控制精度。
关键词
低压铸造
液面加压
模糊神经网络
pid
果蝇优化算法
Keywords
low pressure casting
liquid pressurization
fuzzy neural network(
fnn
)
pid
fruit fly
algorithm
(FOA)
分类号
TG233.1 [金属学及工艺—铸造]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于WOA优化FNN-PID的单晶硅加热炉炉温控制
周佳凯
张洪
《半导体技术》
CAS
北大核心
2025
3
原文传递
2
基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器研究
高相铭
刘付斌
《科学技术与工程》
北大核心
2012
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于模糊神经网络PID算法的舵机控制与仿真
和江
文建刚
侯文
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
低压铸造机液面加压控制技术研究
黄飞虎
顾寄南
《机电工程》
CAS
北大核心
2019
1
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职称材料
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