BP神经网络在工业空压站系统中的应用与研究

摘要：

本文应用神经网络建立流量、温度、压力、空压机群数量、湿度等参数与空压机系统中空压机群运行状态之间的控制模型.并通过实验得到多组样本数据来训练神经网络模型,然后采用不同的算法来优化模型,最终确定L-M算法收敛和运算速度最快.最后利用建立好的神经网络模型优化空压站控制系统,并使用LabVIEW软件编写控制程序.使空压机产生的气体量与用气端的用气量相匹配,从而有效地解决了供气端与用气端供需不平衡问题,降低了空压站系统的总功耗.

关键词：BP神经网络、工业空压站、控制系统、LabVIEW

所属期刊栏目：9

分类号：TH412(气体压缩与输送机械)

资助基金：上海理工大学项目:"基于人工智能控制技术的工业空压站高效运行策略研究"2018KJFZ161

在线出版日期：2019-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：42-46