【摘 要】
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针对传统PID控制无法兼顾负载多变、效率低且高故障率的矿井提升机调速系统的快速性和稳定性问题,提出了神经网络BP-PID控制算法来提高其调速系统的工作效率和性能。利用BP网
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针对传统PID控制无法兼顾负载多变、效率低且高故障率的矿井提升机调速系统的快速性和稳定性问题,提出了神经网络BP-PID控制算法来提高其调速系统的工作效率和性能。利用BP网络的自学习,实现传统PID控制参数的调整,解决了传统调速系统存在的问题。
Aiming at the problem that the traditional PID control can not balance the fastness and stability of the mine hoist speed control system with variable load, low efficiency and high failure rate, a neural network BP-PID control algorithm is proposed to improve the work efficiency of the speed governing system and performance. The self-learning of BP network is used to adjust the traditional PID control parameters and solve the problems existing in the conventional speed control system.
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