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基于模糊神经网络的氢液化氦气压力PID控制
被引量:
1
1
作者
李安琪
秦可欣
+1 位作者
杨思锋
兰玉岐
《低温工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期92-98,共7页
为了解决氢液化装置氦气压力调节系统超调量大、响应速度慢、调节时间长、控制参数无法在线整定等问题,针对系统具有非线性和时变性的特点,设计了基于模糊神经网络的PID控制器以及基于双曲正切函数的改进型激活函数。仿真结果表明:相比...
为了解决氢液化装置氦气压力调节系统超调量大、响应速度慢、调节时间长、控制参数无法在线整定等问题,针对系统具有非线性和时变性的特点,设计了基于模糊神经网络的PID控制器以及基于双曲正切函数的改进型激活函数。仿真结果表明:相比传统PID控制或模糊PID控制,采用模糊神经网络PID控制的系统动态性能显著改善,使得氢液化装置的氦气压力调节更加稳定可靠。
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关键词
氦气压力调节系统
模糊神经网络
PID控制
压力
控制
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职称材料
题名
基于模糊神经网络的氢液化氦气压力PID控制
被引量:
1
1
作者
李安琪
秦可欣
杨思锋
兰玉岐
机构
北京航天试验技术研究所
航天氢能科技有限公司
出处
《低温工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期92-98,共7页
文摘
为了解决氢液化装置氦气压力调节系统超调量大、响应速度慢、调节时间长、控制参数无法在线整定等问题,针对系统具有非线性和时变性的特点,设计了基于模糊神经网络的PID控制器以及基于双曲正切函数的改进型激活函数。仿真结果表明:相比传统PID控制或模糊PID控制,采用模糊神经网络PID控制的系统动态性能显著改善,使得氢液化装置的氦气压力调节更加稳定可靠。
关键词
氦气压力调节系统
模糊神经网络
PID控制
压力
控制
Keywords
helium pressure regulation system
fuzzy neural network
PID control
pressure control
分类号
TB663 [一般工业技术—制冷工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊神经网络的氢液化氦气压力PID控制
李安琪
秦可欣
杨思锋
兰玉岐
《低温工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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