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模糊神经网络控制算法在农业智能监测系统中的应用
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作者 王丹 曹磊 韩晓慧 《集成电路应用》 2024年第4期240-241,共2页
阐述农业智能监测系统中的模糊神经网络设计,包括输入变量的选择、神经网络结构的设计、模糊化和解模糊化方法。探讨模糊神经网络自动控制算法在农业智能监测系统中的应用。
关键词 模糊神经网络 自动控制算法 智慧农业 监测系统
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基于模糊神经网络控制算法的工业炉窑燃烧控制仿真分析 被引量:1
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作者 李春晓 《工业加热》 CAS 2020年第9期12-13,16,共3页
水泥是我国建筑行业广泛使用的一种重要材料,水泥的品质也直接决定了建筑物的质量。对于水泥生产线来说,水泥分解炉是最为关键的生产设备,如何做好针对工业炉窑燃烧的控制工业一直是相关单位十分重要的研究课题之一。因此,设计了一套基... 水泥是我国建筑行业广泛使用的一种重要材料,水泥的品质也直接决定了建筑物的质量。对于水泥生产线来说,水泥分解炉是最为关键的生产设备,如何做好针对工业炉窑燃烧的控制工业一直是相关单位十分重要的研究课题之一。因此,设计了一套基于模糊神经网络控制算法,旨在对工业炉窑的燃烧进行更加准确的控制,同时也对该算法的应用效果进行了仿真检验。 展开更多
关键词 模糊神经网络 水泥分解炉 燃烧控制
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基于DSP的模糊神经网络控制算法在电阻炉上的应用
3
作者 李界家 武彧 +1 位作者 孙卫娜 刘喜梅 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 EI CAS 2008年第2期337-339,共3页
目的使电阻炉控制技术适应非线性、大滞后、大惯性、时变对象的控制要求,提高炉温的热效率和控制效果,达到节能的目的.方法通过对电阻炉工作特性分析,根据电阻炉的特点及控制指标要求,采用了模糊控制与神经网络技术相结合方法,应用了DS... 目的使电阻炉控制技术适应非线性、大滞后、大惯性、时变对象的控制要求,提高炉温的热效率和控制效果,达到节能的目的.方法通过对电阻炉工作特性分析,根据电阻炉的特点及控制指标要求,采用了模糊控制与神经网络技术相结合方法,应用了DSP芯片,构建了基于DSP技术硬件和软件技术平台.结果采用模糊控制神经网络控制方法,提高了系统的稳态性能和动态性能,减小超调量,缩短了动态调节时间,提高了控制系统的实时性,有效地实现了对电阻炉的温度控制.结论基于DSP的模糊神经网络控制算法优于常规的控制方法,使炉温的控制精度大大提高,抗干扰能力增强,取得了良好的控制效果. 展开更多
关键词 DSP 温度 电阻炉 模糊神经网络控制
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基于卷积神经网络和模糊PID的掘进机截割控制系统研究
4
作者 李英娜 崔彦平 +2 位作者 安博烁 刘百健 靳建伟 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期61-70,137,共11页
针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策... 针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策略由CNN煤岩硬度动态感知模块和截割臂摆速模糊PID控制模块组成。提出一种有效的截割路径,使截割头沿规划路径从上至下进行煤岩截割,以提高断面完整性,减小掘进方向的误差。采用CNN煤岩硬度动态感知模块分析采集的截割电动机电流、截割臂振动加速度、回转油缸压力数据信息,以感知煤岩特性;采用截割臂摆速模糊PID控制模块对感知后的数据进行模糊化与解模糊化处理,输出相应控制参数信号;电液比例阀根据接收到的信号控制液压油的流量和压力,通过阀控液压缸控制截割臂摆速,实现截割臂摆速的自适应控制。现场实验结果表明:当掘进机截割较软介质与煤时,截割臂以高摆速工作;当掘进机截割复杂岩层时,摆速随截割信号的增大而降低,截割信号在0~1之间变动;当掘进机截割较硬岩层时,截割载荷信号接近1,截割臂的摆速降低至0。 展开更多
关键词 悬臂式掘进机 智能截割 截割臂摆速 截割路径 模糊PID控制 煤岩硬度动态感知 卷积神经网络
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模糊神经网络下船舶舱室照明亮度调节方法
5
作者 海光美 夏乃兵 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第9期84-88,共5页
船舶舱室照明系统会受到多种因素的影响,这些因素往往具有模糊性和不确定性,传统神经网络不具备有效处理上述问题的能力,因此,提出模糊神经网络下船舶舱室照明亮度自动调节方法。采集船舶舱室亮度数据,利用自适应加权算法得到清洗后亮... 船舶舱室照明系统会受到多种因素的影响,这些因素往往具有模糊性和不确定性,传统神经网络不具备有效处理上述问题的能力,因此,提出模糊神经网络下船舶舱室照明亮度自动调节方法。采集船舶舱室亮度数据,利用自适应加权算法得到清洗后亮度数据,并通过余弦定律获得各角度照明亮度。将得到的亮度参数输入至模糊神经网络中进行模糊化处理,转换为模糊语言变量,根据专家知识或经验建立模糊规则库,并根据输入的模糊语言变量和模糊规则库进行模糊推理,得到模糊输出,将模糊输出转换为具体的亮度调节值,通过去模糊化后的输出值调节船舶舱室的照明亮度。实验结果证明所提方法能够完成船舶舱室照明亮度的自动调节,保证舱室内照明亮度的舒适度。 展开更多
关键词 模糊神经网络 船舶舱室 照明亮度 自动调节 余弦定律
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基于改进WOA-BP神经网络的电气火灾预警算法 被引量:1
6
作者 颜磊 王国兵 +2 位作者 翁旭峰 刘雪莹 江友华 《电子设计工程》 2025年第1期21-26,共6页
电气火灾是一种严重危害人员安全和财产损失的事件,因此增强对电气火灾的早期预测和预警至关重要。基于提高电气火灾预测准确性的目的,采用了改进鲸鱼算法优化BP神经网络的方法,构建了电气火灾预警模型。使用剩余电流、工作电流电压和... 电气火灾是一种严重危害人员安全和财产损失的事件,因此增强对电气火灾的早期预测和预警至关重要。基于提高电气火灾预测准确性的目的,采用了改进鲸鱼算法优化BP神经网络的方法,构建了电气火灾预警模型。使用剩余电流、工作电流电压和线缆温度作为神经网络的输入特征,结合上述改进方法对权值和阈值进行优化。优化后的参数作为初始参数进行模型训练,用于输出电气火灾的概率。采用电气柜中回路数据进行试验,将预测概率与剩余电流异常持续时间进行模糊化处理,得出火灾决策。研究结果表明,所提模型相关系数达到0.97,相较于传统方法提高了0.08,具有更高的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 电气火灾预警 鲸鱼优化算法 BP神经网络 模糊
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基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制研究 被引量:3
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作者 毛清华 陈彦璋 +3 位作者 马骋 王川伟 张飞 柴建权 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第8期135-143,共9页
目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出... 目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出了一种基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制方法。通过分析掘进机支撑部运动学关系,得到俯仰角与支撑部液压缸的数学关系;介绍了掘进机俯仰控制液压系统工作原理,建立了液压系统及其传递函数模型;将模糊控制与神经网络相结合,形成模糊神经网络,利用模糊神经网络优化PID控制参数,再结合支撑机构数学模型和液压系统传递函数模型,建立掘进机俯仰角模糊神经网络PID控制模型,实现煤矿掘进机俯仰机构自动精确控制。该方法可使掘进机俯仰机构更加快速、准确到达预设位置,解决掘进机俯仰控制中的时变性与非线性难题。仿真结果表明:模糊神经网络PID控制算法相较于模糊PID和PID控制算法,跟踪误差分别降低了69.34%和74.49%。通过液压缸位移控制模拟煤矿掘进机在突变工况和跟随工况下的俯仰控制,结果表明:模糊神经网络PID控制算法相比模糊PID和PID控制算法,俯仰控制跟踪误差最小,对位置信号的平均响应时间分别缩短了27.22%和50.33%,动态控制性能更好。 展开更多
关键词 掘进机俯仰控制 俯仰角 模糊神经网络PID 液压系统 液压缸位移控制 支撑机构
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模糊神经网络在机电调平系统上的应用
8
作者 张盼盼 郭彦青 +1 位作者 吴志伟 洪楚桐 《煤矿机械》 2025年第2期218-221,共4页
针对负载和转速变化引起的直流无刷电机控制精度不足导致机电调平系统效率低的问题,提出了一种基于模糊神经网络的直流无刷电机转速控制算法,克服了传统PID控制算法超调量大、精度低、调节时间长的缺点,从而提高机电调平系统的调平效率... 针对负载和转速变化引起的直流无刷电机控制精度不足导致机电调平系统效率低的问题,提出了一种基于模糊神经网络的直流无刷电机转速控制算法,克服了传统PID控制算法超调量大、精度低、调节时间长的缺点,从而提高机电调平系统的调平效率。在Simulink中搭建直流无刷电机模糊神经网络控制系统仿真模型,仿真结果表明:模糊神经网络相比于传统PID和模糊PID,控制系统超调量分别降低14.6%和10.2%,稳定时间分别缩短0.013 s和0.01 s,具有更好的动态特性和抗干扰性,电机控制精度得到很大提高,能有效提高机电调平系统的调平效率。 展开更多
关键词 直流无刷电机 机电调平 模糊神经网络 转速控制
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基于RBF模糊神经网络的钢轨侧磨预测
9
作者 杨光 孙庆 王伟 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第S1期92-95,104,共5页
[目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊... [目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊神经网络构建了钢轨侧磨预测模型。将钢轨侧磨主要影响因素作为该模型主要参数,并结合上海轨道交通1号线测量数据进行了仿真预测试验。[结果及结论]该模型的钢轨侧磨预测值较好地拟合了实际的钢轨侧磨变化趋势,预测误差在0~1 mm范围内。根据该模型的钢轨侧磨预测结果能够掌握钢轨侧磨的状态变化趋势,能够为指导钢轨更换或打磨作业提供数据支持。 展开更多
关键词 城市轨道交通 钢轨侧磨 RBF模糊神经网络 预测模型
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基于自适应模糊神经网络的反舰导弹非线性控制算法 被引量:1
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作者 陈洁 潘长鹏 顾文锦 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期99-102,共4页
提出了一种综合运用动态逆、模糊神经网络和滑模控制的非线性控制方法。首先运用动态逆理论对非线性系统进行近似线性化,利用具有在线学习能力的模糊神经网络来抵消系统的误差,建立了基于自适应模糊神经网络的控制结构,根据李雅普洛夫... 提出了一种综合运用动态逆、模糊神经网络和滑模控制的非线性控制方法。首先运用动态逆理论对非线性系统进行近似线性化,利用具有在线学习能力的模糊神经网络来抵消系统的误差,建立了基于自适应模糊神经网络的控制结构,根据李雅普洛夫稳定理论导出了网络权值的自适应调整规则,用滑模控制和鲁棒控制分量保证了系统的鲁棒性。并将该非线性控制算法用于某型侧滑转弯导弹的控制系统设计。仿真结果表明,这种方法能有效消除扰动的影响,提高导弹过载控制系统响应的精度。 展开更多
关键词 非线性控制 动态逆 模糊神经网络 自适应调节 滑模控制
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基于模糊神经网络的软件运行漏洞智能检测方法
11
作者 魏小玉 于恩泽 《无线互联科技》 2025年第8期84-87,共4页
现有的检测方法检测准确率相对较低,检测效果不理想。为此,文章研究基于模糊神经网络的软件运行漏洞智能检测方法,挖掘软件运行信息,提取数据特征;使用这些特征和对应的标签来构建模糊神经网络模型,调整内部参数,学习到全面的特征信息... 现有的检测方法检测准确率相对较低,检测效果不理想。为此,文章研究基于模糊神经网络的软件运行漏洞智能检测方法,挖掘软件运行信息,提取数据特征;使用这些特征和对应的标签来构建模糊神经网络模型,调整内部参数,学习到全面的特征信息。结合PSO算法,文章将模糊化特征输入动态模糊神经网络模型中,计算最优解并将其转换成信号。通过分析信号与阈值关系,判断是否存在漏洞,从而完成检测。实验结果表明,算法的收敛速度较快,能够在较短时间内达到预期效果,收敛效果较好;实验组的检测准确率超过95%,大幅减少了对正常状态的误判,从而确保了更高的检测准确性。 展开更多
关键词 模糊神经网络 软件运行 漏洞 智能检测 学习框架
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基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法研究 被引量:11
12
作者 党明辉 郭亮 《浙江理工大学学报(自然科学版)》 2016年第1期52-57,共6页
针对永磁同步直线电机(PMLSM)系统模型参数的时变性、非线性以及负载扰动等问题,在建立永磁同步直线电机的动态数学模型的基础上,结合传统PID算法和具有强自适应能力、强抗干扰能力的模糊神经网络智能算法的优点,提出一种基于模糊神经网... 针对永磁同步直线电机(PMLSM)系统模型参数的时变性、非线性以及负载扰动等问题,在建立永磁同步直线电机的动态数学模型的基础上,结合传统PID算法和具有强自适应能力、强抗干扰能力的模糊神经网络智能算法的优点,提出一种基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法。运动控制系统仿真实验结果表明:系统经模糊神经网络PID控制静态误差为零、干扰影响小,过渡过程时间缩短近50%,相对于传统PID控制和模糊PID控制具有更高的控制精度、更好的动态特性和静态特性。 展开更多
关键词 永磁同步直线电机 PID控制 模糊神经网络
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基于元认知模糊神经网络的水电站来水预测方法
13
作者 柳玉兰 郭金婷 +1 位作者 彭放 张铮 《电子设计工程》 2025年第7期57-61,共5页
针对水库来水波动性和非线性较强而影响水位预测准确度的问题,基于模糊神经网络提出一种短期来水预测方法。使用元认知设计了模型的自适应学习过程,依据样本知识信息选择样本删除、规则增加或参数更新的学习策略,从而自动生成模型规则,... 针对水库来水波动性和非线性较强而影响水位预测准确度的问题,基于模糊神经网络提出一种短期来水预测方法。使用元认知设计了模型的自适应学习过程,依据样本知识信息选择样本删除、规则增加或参数更新的学习策略,从而自动生成模型规则,并采用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行参数学习,实现了同时进行结构辨识和参数学习。采用四川省某水库水位数据进行实验,结果表明,该方法能够有效预测水位变化趋势,且与BP等传统神经网络预测模型相比具有更小的预测误差,稳定性更佳。 展开更多
关键词 水电站 来水预测 元认知 模糊神经网络
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基于动态模糊神经网络的水电站来水预测方法
14
作者 彭放 郭金婷 +1 位作者 柳玉兰 王立志 《电子设计工程》 2025年第6期76-80,共5页
针对水库来水的波动性和随机性直接影响水位预测准确性的问题,基于T-S型模糊系统提出一种新的动态模糊神经网络进行短期(未来1 h)来水预测。采用FCM算法对输入空间划分产生规则,同时通过引入重构误差确定规则数目,从而构建紧凑的网络结... 针对水库来水的波动性和随机性直接影响水位预测准确性的问题,基于T-S型模糊系统提出一种新的动态模糊神经网络进行短期(未来1 h)来水预测。采用FCM算法对输入空间划分产生规则,同时通过引入重构误差确定规则数目,从而构建紧凑的网络结构和完成规则前件参数学习;采用独特的结构单元作为后件层,使用梯度下降法给出后件参数调整方法。以瀑布沟入库流量作为实验数据进行验证,通过与BP、LSTM和ANFIS预测模型对比表明本文方法的预测精度更好,且预测稳定性更佳。 展开更多
关键词 水电站 来水预测 准确度 模糊神经网络
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应用深度卷积神经网络的细节模糊图像重建
15
作者 刘青 俞王杨 孙昊宇 《电子设计工程》 2025年第6期183-186,191,共5页
当前细节模糊图像重建方法存在图像清晰度低、图像重建效果差等问题,因此提出应用深度卷积神经网络的细节模糊图像重建方法。利用损失函数对细节模糊图像分辨率进行优化,并根据优化结果调整图像参数。基于图像参数调节,建立细节图像处... 当前细节模糊图像重建方法存在图像清晰度低、图像重建效果差等问题,因此提出应用深度卷积神经网络的细节模糊图像重建方法。利用损失函数对细节模糊图像分辨率进行优化,并根据优化结果调整图像参数。基于图像参数调节,建立细节图像处理的深度卷积神经网络,计算图像重构参数与神经网络状态之间的关系,得到关键特征信息匹配参数计算结果,根据计算结果实现细节模糊图像重建。实验结果表明,应用所提方法重建的图像清晰度在95%以上,重建后细节更加丰富,图像重建效果更好。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 细节模糊图像 图像重建 图像参数调节 匹配参数
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基于改进模糊神经网络的新能源配网电力负荷超短期预测方法
16
作者 宋小芹 《信息技术与信息化》 2025年第2期26-29,共4页
随着新能源接入配网比例的提升,超短期电力负荷数据展现出复杂的特性,导致梯度呈现出非线性特征。为此,提出一种基于改进模糊神经网络的新能源配网电力负荷超短期预测方法。该方法为反映配网电力负荷的真实状况并减少预测误差,先对新能... 随着新能源接入配网比例的提升,超短期电力负荷数据展现出复杂的特性,导致梯度呈现出非线性特征。为此,提出一种基于改进模糊神经网络的新能源配网电力负荷超短期预测方法。该方法为反映配网电力负荷的真实状况并减少预测误差,先对新能源配网电力负荷数据进行预处理。然后将预处理后的数据作为输入,构建模糊神经网络的负荷预测模型。由于模糊神经网络的权重参数初始值影响训练结果,引入粒子群算法进行模型优化,将模糊化层与规则库划分为隐含层,解模糊化层划分为输出层,实现模型的精准构建,提高预测精度。最后应用实验验证所提方法的先进性,实验结果表明:该方法具有较高的预测准确性和稳定性,并且计算效率也比较高。与对比方法相比,该方法能够有效地应对新能源配网电力负荷的复杂性和不确定性,为电力系统的运行和调度提供强有力的支持。 展开更多
关键词 新能源 配电网 电力负荷预测 改进模糊神经网络 数据预处理
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基于模糊神经网络的灌区渠系实时配水模型优化研究
17
作者 周欣 张瑜 《水利技术监督》 2025年第7期204-207,共4页
为解决传统灌区渠系实时配水模型在可控性和灵活度方面不足的问题,提出基于模糊神经网络的灌区渠系实时配水模型优化研究。结合模糊神经网络技术,强化配水处理的可控性与灵活度,设计模糊神经网络灌区渠系模实时配水结构,采用多区段自适... 为解决传统灌区渠系实时配水模型在可控性和灵活度方面不足的问题,提出基于模糊神经网络的灌区渠系实时配水模型优化研究。结合模糊神经网络技术,强化配水处理的可控性与灵活度,设计模糊神经网络灌区渠系模实时配水结构,采用多区段自适应调度的方式实现配水模型优化。结果表明:设计的配水模型优化最终得出的引水流量相对较高,说明在模糊神经网络的辅助下,设计的区渠系实时配水模型更加灵活、稳定、可靠,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 模糊神经 神经网络技术 灌区渠系 实时配水处理 模型优化 灌溉管控
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基于改进模糊神经网络的海洋油气勘探数据挖掘方法
18
作者 袁帅 张嘉琛 +1 位作者 付明鑫 陈望宇 《数字技术与应用》 2025年第1期173-175,共3页
为了能够提高海上油气勘探数据的利用率,并实现从海量的勘探数据中挖掘出更多有价值的信息,本文对以往的数据挖掘技术进行改进,并将模糊神经网络技术引入数据挖掘模型中,进而攻克以往数据挖掘过程中存在的数据类型多、结构复杂、属性关... 为了能够提高海上油气勘探数据的利用率,并实现从海量的勘探数据中挖掘出更多有价值的信息,本文对以往的数据挖掘技术进行改进,并将模糊神经网络技术引入数据挖掘模型中,进而攻克以往数据挖掘过程中存在的数据类型多、结构复杂、属性关联不明确、噪音大等问题,从而构建一种适用于海上油气勘探数据挖掘的模型。 展开更多
关键词 模糊神经网络 数据挖掘模型 属性关联 数据类型 数据挖掘技术 数据挖掘过程 海洋油气勘探 数据挖掘方法
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模糊神经网络复合控制算法在恒温水浴加热系统中的应用
19
作者 黄海端 武文双 +1 位作者 赵伟 张伟航 《河北联合大学学报(自然科学版)》 CAS 2013年第3期69-73,共5页
用智能控制中的模糊神经网络对温度进行控制的方法,该方法可以有效地解决水温控制的难点,达到满意的控制效果。通过优化关键算法,提高了运算速度,增强了实时性。试验结果表明,在恒温水浴加热器的温度控制中,该控制器能够全面改善系统的... 用智能控制中的模糊神经网络对温度进行控制的方法,该方法可以有效地解决水温控制的难点,达到满意的控制效果。通过优化关键算法,提高了运算速度,增强了实时性。试验结果表明,在恒温水浴加热器的温度控制中,该控制器能够全面改善系统的动静态性能,有效地解决了恒温水浴加热器大时滞、难建模的问题。 展开更多
关键词 热系统 模糊神经网络控制 ARM
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基于BSO改进模糊神经网络PID的管道压力控制策略研究 被引量:3
20
作者 张项飞 李敬兆 刘泽朝 《煤矿机械》 2024年第9期167-170,共4页
针对煤矿供水管道压力控制系统智能化程度低、人工操作实时性和准确性差等问题,设计了一种基于天牛群优化(BSO)改进模糊神经网络PID的管道压力控制策略。首先,基于BSO算法对PID控制器的初始参数进行参数迭代优化,找到最佳初始参数;其次... 针对煤矿供水管道压力控制系统智能化程度低、人工操作实时性和准确性差等问题,设计了一种基于天牛群优化(BSO)改进模糊神经网络PID的管道压力控制策略。首先,基于BSO算法对PID控制器的初始参数进行参数迭代优化,找到最佳初始参数;其次,通过模糊神经网络实现实际压力偏差值的模糊化、模糊推理等处理,实时调整PID控制参数;最后,PID控制器运算后得到的输出信号作用在执行机构上,实现电动阀门的智能化控制。实验结果表明,该控制策略响应速度更快,超调量更小,稳定性更强,满足阀门控制开度要求,提高了煤矿井下供水系统的智能化水平,达到了减人、降本增效的目的。 展开更多
关键词 BSO 模糊神经网络 PID 模糊推理
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