食品加工智能恒温控制系统设计
为解决食品加工恒温控制系统所存在的非线性、滞后性、精度不高差问题,结合RBF神经网络和PID控制方法设计了一种智能恒温控制系统.RBF神经网络运算量小、收敛速度快,可以有效地提高系统响应速度.利用RBF神经网络的自适应能力,可实时在线调整PID控制器参数,使其达到最优.给出了控制系统结构,包括控制器、温度和湿度传感器、显示电路、鼓风电动机、排湿电动机等.最后进行了试验研究.试验结果表明:采用所述RBF-PID控制算法,烤箱温度波动明显变小;温度偏差绝对值最大只有0.8℃,偏差绝对值平均值约为0.36℃;能够明显提高温度控制精度.
食品加工、神经网络、恒温控制、PID
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2020-04-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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