基于GA-FNN的模糊PID反应釜温度控制研究

作者：王彦勇

来源：太原学院学报(自然科学版), 2022, 40(02): 81-86.

DOI：10.14152/j.cnki.2096-191X.2022.02.015

• 反应釜
• PID
• 遗传算法
• 模糊神经网络
• 温度控制

为了解决传统PID控制的反应釜温度控制系统中存在调节时间长、参数难以整定、很难建立精确数学模型实时控制温度等问题,基于遗传算法和模糊神经网络,提出一种反应釜温度控制方法。采用模糊神经网络在线自适应调整优化PID参数,加强温度控制的跟随性;利用遗传算法对模糊神经网络参数的初始值进行优化,以弥补模糊神经网络训练过程中参数随机性对模型收敛速度的影响,以此来减弱反应釜温度变化的滞后性。实验结果表明,与传统PID控制模型相比,GA-FNN-PID温度控制模型的响应速度和稳态精度均得到有效提高,并且超调量更小。该方法适用于油墨反应温度控制,控制效果得到明显改善。

• 单位
  山西职业技术学院