科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为解决瓦斯发电过程中瓦斯掺混浓度控制系统存在一定的时变与非线性导致控制精度不佳的问题，提出一种基于改进粒子群算法的模糊神经网络PID控制算法(IPSO-FNN-PID)。首先，根据瓦斯掺混配比原理及历史数据建立瓦斯掺混浓度控制系统的传递函数数学模型。其次，为解决模糊神经网络选定随机初始网络参数导致网络输出结果差异较大的问题，采用遗传算法中的交叉、变异操作改进传统粒子群优化算法，以此提高传统粒子群优化算法的搜索性能，利用改进后的粒子群算法优化模糊神经网络的初始网络参数。最后，用优化后的模糊神经网络实现PID控制参数的整定，基于真实瓦斯浓度数据进行试验，并与传统PID,模糊PID和模糊神经网络PID进行了对比。结果表明：基于IPSO-FNN-PID控制算法在超调量及调节时间等方面均优于另外3种控制算法，能够实现瓦斯掺混过程中2种动态实时变化瓦斯浓度的精确控制。
- 出版日期2023
- 单位西安科技大学
