-
题名基于BP神经网络算法的粉碎机自适应控制系统设计
- 1
-
-
作者
李春东
张上旺
汪飞
曹丽英
王亮
-
机构
内蒙古科技大学工程训练中心
内蒙古科技大学机械工程学院
-
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第4期188-194,共7页
-
基金
内蒙古自治区自然科学基金(2021MS05065,2022MS05030)
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划(NJYT23046)
内蒙古科技大学基本科研业务费专项资金(2023QNJS068)资助。
-
文摘
针对饲料加工行业中锤片式粉碎机控制系统存在启动时间长、响应速度慢及负载变化时出现的稳定性差等问题,提出了一种基于BP神经网络算法PID控制方法。首先,建立变频器和饲料粉碎机驱动电机组合系统传递函数的参考模型,并对其进行稳定性分析。然后在分析常规PID和模糊PID控制算法的基础上,将自适应神经网络算法PID应用到饲料粉碎机驱动系统的控制过程当中。通过搭建饲料粉碎机控制电机的仿真模型,利用MATLAB软件中的Simulink图形化编程功能对其进行仿真分析,并基于LABVIEW软件搭建了粉碎机测控系统试验平台进行实验测试分析。结果表明:对于饲料粉碎系统所给定的速度参考模型,设计的BP神经网络PID控制器能够实现较好的自适应追踪,对阶跃信号的响应更加迅速、超调更小,抗干扰能力更强。设计的自适应控制器能够根据工况变化自动调节PID参数,吨料电耗平均降低5.16%、生产率平均提高2.08%,对粉碎机主轴转速的控制更加精确,误差更小,兼具了较高的控制精度和较强的鲁棒性,满足饲料粉碎机驱动系统的自适应控制要求。
-
关键词
神经网络
粉碎机
自适应控制
稳定性分析
SIMULINK仿真
-
Keywords
neural networks
hammer mill
adaptive control
stability analysis
Simulink simulation
-
分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名锤片式粉碎机工作参数优化试验研究
- 2
-
-
作者
李春东
刘洋
曹丽英
白永强
汪飞
张上旺
-
机构
内蒙古科技大学工程训练中心
内蒙古科技大学机械工程学院
内蒙古第一机械集团有限公司
-
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2024年第2期122-129,共8页
-
基金
内蒙古自治区自然科学基金(2021MS05065、2022MS05030)
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划项目(NJYT23046)。
-
文摘
为解决锤片式粉碎机工作效率低、能耗高等问题,对其工作参数进行响应面优化设计。首先进行粉碎机最佳工作参数组合的优化试验,分析主轴速度、回料管直径、喂料速率、筛网孔径及物料含水率对生产率、电耗和粒度的影响规律。然后对试验数据进行响应面设计分析,求解出最优组合并进行试验验证。试验结果表明,粉碎机的最优工作参数组合为:主轴转速2700 r/min、回料管直径57 mm、喂料速率0.25 kg/s、物料含水率10%和筛网孔径6 mm。对比单因素最优的评价指标,生产率提高4.36%,电耗下降3.23%,粒度减小23.21%。
-
关键词
锤片式粉碎机
正交试验
响应面分析
饲料加工机械
-
Keywords
hammer mill
the multi-factor orthogonal experiments
response surface analysis
feed processing machinery
-
分类号
S817.122
[农业科学—畜牧学]
-
