基于模拟正交神经网络的电热干燥器温度控制

电热干燥器是一种应用十分广泛的干燥设备，在农业、食品、化工、冶金建材等行业都有广泛的应用。干燥器的温度正确与否是直接影响物料的干燥速度和干燥质量但是传统控制方法往往很难获得满意的温度控制效果近年来智能控制在温度控制中获得了较好的应用效果，其中以模糊控制「2-3、神经网络控制它们所研宄的主要目标不再是被控对象，而是控制器本身。模糊控制无需建立数学模型，控制的机理符合人们对过程控制作用的直观描述和逻辑思维其缺点是设计缺乏系统性，控制规则的选择多采用试凑法。神经网络具有较强的自学习能力，可以充分逼近任意复杂的非线‘性其缺点是学习速度较慢，难以控制较复杂的对象模糊神经网络具有上述两者的优点，但算法复杂，较难实现实时控制。而正交神经网络具有学习算法简单，自适应功能强，易于实现实时控制，从而引起了控制界的关注2（3）Z为网络学习速率，Z为了获得一种模拟神经网络，将/s终误差/C神经网络仿真实验结果表明，由于常规PID控制器很难获得满意的温度控制效果，其温度控制超调量为26，调整时间为462s；而神经网络控制器具有自适应控制能力，其温度控制超调量为14，调整时间为251s因此，神经网络控制比常规PID控制响应速度快、超调小，系统控制性能得到了明显提高从温度控制曲线上来看，在瞬间，系统测量温度Tm很接近机壳温度Ta在稳定状态时，它们当然是相等的。
4结语本文通过数字正交神经网络连续化处理后获得了一种模拟正交神经网络，并应用于干燥器的温度控制，仿真结果表明，神经网络控制比PID控制响应速度快、超调小，神经网络控制器具有自学习，自适应功能，取得了良好的控制效果由于该控制不需要被控对象模型，因此具有很好的工程应用价值。
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