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基于群智能算法的发酵控制及优化  
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【英文题名】 Fermentation Control and Optimization Based on Swarm Intelligence Algoirthm
【作者】 赵兢兢;
【导师】 徐保国;
【学位授予单位】 江南大学;
【学科专业名称】 控制理论与控制工程
【学位年度】 2013
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 江南大学
【网络出版投稿时间】 2013-07-24
【关键词】 发酵过程; 粒子群算法; 蜂群算法; 神经网络; PID控制;
【英文关键词】 Fermentation process; PSO; ABC algorithm; Neural networks; PID control;
【中文摘要】 在啤酒发酵过程中,发酵温度对啤酒的质量和风味有着很大的影响,能够精确的按照工艺曲线对啤酒发酵温度进行控制是非常重要的任务。目前,在工程实际中,通常采用PID控制器对啤酒发酵的温度进行控制,但是啤酒发酵被控对象具有大时滞,非线性和时变性,传统的PID控制器很难满足现代化的生产要求。粒子群算法(PSO)作为群智能算法的典型代表是一种随机进化计算方法,也是一种很好的优化工具。本文将粒子群算法用于优化啤酒发酵温度PID控制器以及神经网络PID控制器。 本文首先对粒子群算法进行了理论研究,介绍了基本粒子群算法的原理和两种典型的标准粒子群算法。研究了各个参数对算法性能的影响以及算法的收敛性。并针对标准粒子群算法的缺点提出了三种改进的策略: (1)针对标准PSO算法后期收敛速度较慢,解决复杂问题收敛精度较低的缺陷,将蜂群算法(ABC)的贪婪选择策略与更新坏解策略引入到PSO算法中,提出了基于蜂群算法的PSO算法。贪婪选择策略起到对粒子速度更新进行约束的作用,促使粒子以更快的速度向最佳位置飞行。而更新坏解策略则会放弃一些“坏解”,并对其重新初始化,增强了全局搜索能力。 (2)针对标准PSO算法搜...
【英文摘要】 Fermentation temperature has a great impact on the quality and flavor of the beer in thebeer fermentation process. Thus it is a very important task to control the temperature preciselyin accordance with the process curve. Presently, for practical operation, PID controller ismostly used in the beer fermentation temperature control system. But traditional PIDcontroller usually falls short to meet modernized production requirements, as the controlledobject is nonlinear, large-lag and time-varying. Particle swa...
【更新日期】 2013-09-04

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