基于BP神经网络PID算法的斗轮机自动取料流量控制优化 |
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引用本文: | 杨多兵,罗威强.基于BP神经网络PID算法的斗轮机自动取料流量控制优化[J].港口科技,2019(12). |
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作者姓名: | 杨多兵 罗威强 |
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作者单位: | 中交第三航务工程勘察设计院有限公司,上海,200032 |
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摘 要: | 为解决斗轮取料机自动取料流量控制难题,提高干散货码头生产作业效率,采用BP神经网络PID控制算法对取料机取料流量控制进行优化。分析目前斗轮机取料流量控制现状,在常规PID控制方法的基础上采用BP神经网络进行改进优化,利用BP神经网络的自学习、自适应等特性,实现对PID控制参数的在线整定和优化。采用MATLAB Simulink仿真软件,建立BP神经网络PID控制模型,通过在天津某煤炭码头进行现场工程应用,证明模型的有效性和可靠性,表明BP神经网络PID算法能进一步提高干散货码头整体生产作业效率,延长大机设备使用寿命。
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关 键 词: | 港口 散货码头 取料机 流量控制 PID控制算法 BP神经网络 自学习 |
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