【摘 要】
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在对氨水、焦油分离过程的工艺进行分析之后,针对传统PID控制算法的不足,利用最优化方法提出一种基于变尺度优化方法的神经元PID控制算法。仿真结果表明,该算法具有较快的学
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在对氨水、焦油分离过程的工艺进行分析之后,针对传统PID控制算法的不足,利用最优化方法提出一种基于变尺度优化方法的神经元PID控制算法。仿真结果表明,该算法具有较快的学习速度及良好的收敛性能,并有效地克服了传统PID算法的缺陷。
After analyzing the process of ammonia separation and tar separation, aiming at the deficiency of traditional PID control algorithm, an optimization algorithm of neuron PID control based on variable scale optimization was proposed. Simulation results show that the algorithm has faster learning speed and better convergence performance, and overcomes the shortcoming of traditional PID algorithm effectively.
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