【摘 要】
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由于啤酒发酵过程中温度控制存在大时滞、非线性、时变性、分阶段性等问题,造成发酵温度不稳定。为了更好的控制温度,提出了分阶段的遗传算法优化神经网络PID的控制算法。首
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由于啤酒发酵过程中温度控制存在大时滞、非线性、时变性、分阶段性等问题,造成发酵温度不稳定。为了更好的控制温度,提出了分阶段的遗传算法优化神经网络PID的控制算法。首先在不同的啤酒发酵阶段,选择分阶段的遗传算法优化神经网络的初始权值,克服了温度阶段性改变对控制器稳定性的影响,遗传算法的适应度值在进化一定代数后进行一定调整,消除由于局部误导向作用而引起的偏差,提高在优化趋于稳定时的搜索空间,然后用优化训练好的权值进行神经网络PID的在线整定过程,克服了传统PID易产生大超调的影响,快速地确定PID控制器的参数
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