【摘 要】
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针对在PCT-II型过程控制实验装置上进行液位控制时,常规PID控制参数不易整定,调节时间偏长,而采用BP神经网络PID控制时,网络对初始赋值敏感,容易陷入局部最优,收敛速度慢。基
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针对在PCT-II型过程控制实验装置上进行液位控制时,常规PID控制参数不易整定,调节时间偏长,而采用BP神经网络PID控制时,网络对初始赋值敏感,容易陷入局部最优,收敛速度慢。基于微粒群（PSO）算法的全局寻优特性,该文将PSO算法用于BP神经网络初始赋值的优化,设计一种基于微粒群的BP神经网络PID智能控制算法,并在实际液位装置上运行调试。结果表明：本文所提出的控制方案与传统PID控制方法相比,响应速度快,调节时间短,具有很好的鲁棒性,达到了更优的控制质量。
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针对博孜墩煤矿瓦斯赋存规律及涌出问题,通过现场调研和资料收集,对博孜墩煤矿西井的地质情况和瓦斯地质规律进行分析,并对瓦斯涌出量进行预测。结果表明:矿井中瓦斯垂直分带
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