基于模糊神经网络PID控制的粉体包装计量控制系统
Food & Machinery（2020）
Abstract
针对粉体包装计量控制系统由于传感器、螺杆的旋转惯性、零点漂移,下料冲击力等因素的影响而造成的系统延迟、非线性等问题,提出一种基于模糊神经网络PID控制粉体包装计量控制系统.利用模糊神经网络良好的动态控制特性和自学习能力来调整PID控制比例、积分、微分3个调整参数.借助MATLAB simulink仿真软件进行系统的模拟仿真.结果表明,该模糊神经网络PID控制系统稳定时间能缩短约45％,超调量约减少16％.由此可得模糊神经网络PID控制系统优于传统的PID控制系统.
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