【摘 要】
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针对当前碾米机组之间流量稳定性差,单机效率低、碾白不均衡或过碾致碎米增加等问题,提出了基于粒子群算法(PSO)优化BP-PID控制的碾米机组控制系统;运用多机协同优化技术,通
【机 构】
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武汉轻工大学机械工程学院,武汉轻工大学电气与电子工程学院
【基金项目】
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湖北省中央引导地方科技发展专项(编号:2018ZYYD028),湖北省粮食局2018年粮食科技创新项目(编号:鄂粮函〔2018〕56号)
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针对当前碾米机组之间流量稳定性差,单机效率低、碾白不均衡或过碾致碎米增加等问题,提出了基于粒子群算法(PSO)优化BP-PID控制的碾米机组控制系统;运用多机协同优化技术,通过调控在线碾米单机的碾除糠粉比例及其匹配的运行参数实现流量平衡控制;通过BP神经网络训练PID控制器的参数建立碾米机组调控数学模型,并引入PSO对BP神经网络的性能进行优化。仿真试验表明,经PSO优化的控制系统的响应速度更快,其稳态精度有所提高,且具有良好的控制效果。
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