基于神经网络PID控制的颗粒物料称量系统

作者：谢宇; 韩保红; 段云龙

来源：国外电子测量技术, 2013, (09): 15-17.

• 神经网络
• PID
• 称量
• 精度
• 稳定 neural network
• PID
• weighting
• precision
• stability

颗粒状物料自动精确称量设备采用先粗称量再分粒精称量的新型控制方法,以保证对物料的高精度称量,其中粗称量控制精度与稳定性对整体控制精度及合格率有很大影响,传统控制方法难以满足控制要求。在粗称量控制系统中,利用BP神经网络与PID控制器相结合,可在线调节PID参数,提高称量系统控制的精度与稳定性,达到粗称量要求。仿真结果表明,神经网络PID整定收敛速度快,超调量小,跟踪误差小,控制效果良好,能够达到称量控制要求。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学