【摘 要】
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针对传统BP-PID控制算法采用梯度下降法求解，存在收敛速度慢，易陷入局部极值且在低信噪比（LSNR）条件下性能下降等问题，提出一种基于改进遗传模拟退火算法（ImGSAA）优化的BP-PID带式输送机速度控制方法（ImGSAA-BP-PID）。首先将交叉、变异概率取值与迭代时间关联，并引入反余弦函数增加GSAA动态调整和非线性变化适应能力。然后通过对传统Metropolis准则进行加权处理，提出加
【基金项目】
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广东省普通高校特色创新项目（K01057037）；
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针对传统BP-PID控制算法采用梯度下降法求解，存在收敛速度慢，易陷入局部极值且在低信噪比（LSNR）条件下性能下降等问题，提出一种基于改进遗传模拟退火算法（ImGSAA）优化的BP-PID带式输送机速度控制方法（ImGSAA-BP-PID）。首先将交叉、变异概率取值与迭代时间关联，并引入反余弦函数增加GSAA动态调整和非线性变化适应能力。然后通过对传统Metropolis准则进行加权处理，提出加权Metropolis准则，对新种群个体进行修正，提升GSAA的噪声稳健性。最后利用ImGSAA对BP-PID初始参数进行优化，自动确定BP-PID的最优参数结合，从而提升其参数整定的实时性和控制精度及对LSNR环境的适应能力。试验结果表明：① ImGSAA仅需11次迭代即可收敛，表明利用所提改进的交叉、变异策略和加权Metropolis准则对遗传模拟退火算法（GSAA）进行优化能够有效提升算法的收敛速度和实时性。② ImGSAA-BP-PID的控制误差为-0.468 5～0.572 3 m/s，与基于遗传算法（GA）-BP-PID，粒子群算法（PSO）-BP-PID，GSAA-BP-PID的控制方法相比，分别提升了224.88%，104.07%，38.33%。③ ImGSAA性能受LSNR影响最小，迭代15次即收敛于全局最优解，具有较强的噪声稳健性。④ 在LSNR条件下，ImGSAA-BP-PID的控制误差均值下降了3.54%，控制性能明显优于GA-BP-PID，PSO-BP-PID，GSAA-BP-PID，更满足实际工程应用需求。
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