论文摘要
针对低压铸造机液面加压系统参数整定困难、压力控制精度不佳的问题,对液面加压系统的组成、工艺以及机理等进行了研究。提出了模糊神经网络在线整定PID参数的方法,设计了2输入、3输出的模糊神经网络;分析了BP学习算法的缺点,改进了模糊神经网络训练方法,使用果蝇算法作为外层循环,BP算法作为内层循环训练模糊神经网络;选择合适的目标函数对模糊神经网络进行了训练,在Matlab中对传统PID、模糊PID和FNN-PID的控制效果进行了仿真分析。研究结果表明:和传统PID控制相比,使用FNN-PID控制器的液面压力最大误差减小了35.6%,平均误差减小了21.6%,有效提高了液面压力的控制精度。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄飞虎,顾寄南
关键词: 低压铸造,液面加压,模糊神经网络,果蝇优化算法
来源: 机电工程 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 江苏大学制造业信息化研究中心
基金: 江苏省科技成果转化专项资金招标项目(BA2015026)
分类号: TP273;TG233.1
页码: 1309-1313
总页数: 5
文件大小: 530K
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