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申请/专利权人：西安科技大学
摘要：本发明公开了一种基于改进模糊神经网络PID的瓦斯掺混浓度控制方法，具体包括如下步骤：步骤1，建立瓦斯浓度掺混控制系统的传递函数数学模型；步骤2，通过改进传统粒子群的惯性权重，得到改进粒子群算法；步骤3，利用改进粒子群算法对模糊神经网络的初始网络参数进行优化；步骤4，根据步骤3所得结果构建模糊神经网络；步骤5，通过将瓦斯浓度的误差以及误差的变化率作为模糊神经网络的输入,在模糊神经网络内完成从正向传播后，输出PID控制算法的三个控制参数；步骤6，判断瓦斯浓度误差是否满足要求，本发明解决了传统PID控制算法在瓦斯掺混浓度控制系统中存在的的控制精度差及参数无法在线整定的问题。
主权项：1.基于改进模糊神经网络PID的瓦斯掺混浓度控制方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤1，建立瓦斯浓度掺混控制系统的传递函数数学模型；步骤2，通过改进传统粒子群的惯性权重，得到改进粒子群算法；步骤3，利用改进粒子群算法对模糊神经网络的初始网络参数进行优化；步骤4，根据步骤3所得结果构建模糊神经网络；步骤5，通过将瓦斯浓度的误差e以及误差的变化率ec作为模糊神经网络的输入，在模糊神经网络内完成从正向传播后，输出PID控制算法的三个控制参数Kp，Ki，Kd；步骤6，利用传感器采样得到的实测值youtk与理想设定值对比yrk，计算误差ek，判断误差是否为0，如果为0，则停止迭代；如果不为0，重复步骤4～5，直到误差ek为0时停止。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安科技大学 基于改进模糊神经网络PID的瓦斯掺混浓度控制方法
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