JOURNAL OF LIGHT INDUSTRY

CN 41-1437/TS  ISSN 2096-1553

基于模糊神经网络的智能混丝掺配PID控制模型研究

刘穗君 ,  杨林超 ,  张萍 ,  邱宗鹤

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刘穗君, 杨林超, 张萍, 等. 基于模糊神经网络的智能混丝掺配PID控制模型研究[J]. 轻工学报, 2015, 30(3-4): 39-43. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2015.3/4.009
引用本文: 刘穗君, 杨林超, 张萍, 等. 基于模糊神经网络的智能混丝掺配PID控制模型研究[J]. 轻工学报, 2015, 30(3-4): 39-43. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2015.3/4.009
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LIU Sui-jun, YANG Lin-chao, ZHANG Ping and et al. An intelligent PID control model of shredded tobacco blending based on fuzzy neural network[J]. Journal of Light Industry, 2015, 30(3-4): 39-43. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2015.3/4.009
Citation: LIU Sui-jun, YANG Lin-chao, ZHANG Ping and et al. An intelligent PID control model of shredded tobacco blending based on fuzzy neural network[J]. Journal of Light Industry, 2015, 30(3-4): 39-43. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2015.3/4.009
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基于模糊神经网络的智能混丝掺配PID控制模型研究

  • 河南中烟工业有限责任公司 南阳卷烟厂, 河南 南阳 473007

  • 中图分类号: TS411.1;TP273

An intelligent PID control model of shredded tobacco blending based on fuzzy neural network

  • Nanyang Cigarette Factory, China Tobacco He'nan Industrial Co., Ltd., Nanyang 473007, China

  • Received Date: 2014-12-10
    Available Online: 2015-09-15

    CLC number: TS411.1;TP273

  • 摘要: 为优化制丝工艺PID控制,提高混丝掺配瞬时精度,提出了基于模糊神经网络的智能混丝掺配PID控制模型FNN-PID.该模型依据制丝配比需求和生产动态数据计算当前瞬时精度,然后进行智能模糊量化,再通过对比专家知识库,结合推理机智能分析,决策出混丝掺配配比调差参数,并反馈参与PID控制.实际应用效果表明,运用该模型控制相关参数,在瞬时精度显著提高的同时减少了系统波动,满足了高档香烟的加工工艺要求.
    Abstract: To optimize the PID control of tobacco primary processing and increase the instantaneous precision of shredded tobacco blending,an intelligent PID control model FNN-PID based on fuzzy neural network was proposed. The intelligent fuzzy quantization was conducted according to the demand of shredded tobacco blending ratio and production dynamic data. By comparing the expert knowledge base, and combining with the analysis of intelligent reasoning machine, the ratio adjustment parameter of shredded tobacco blending was decided to take part in the feedback PID control. The practical application results showed that by using this model to control the relative parameters, the instantaneous accuracy was improved significantly, and the system fluctuation was reduced, and consequently the processing requirements of high grade cigarette could be met.
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  • 收稿日期:  2014-12-10
  • 刊出日期:  2015-09-15
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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刘穗君, 杨林超, 张萍, 等. 基于模糊神经网络的智能混丝掺配PID控制模型研究[J]. 轻工学报, 2015, 30(3-4): 39-43. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2015.3/4.009
引用本文: 刘穗君, 杨林超, 张萍, 等. 基于模糊神经网络的智能混丝掺配PID控制模型研究[J]. 轻工学报, 2015, 30(3-4): 39-43. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2015.3/4.009
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LIU Sui-jun, YANG Lin-chao, ZHANG Ping and et al. An intelligent PID control model of shredded tobacco blending based on fuzzy neural network[J]. Journal of Light Industry, 2015, 30(3-4): 39-43. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2015.3/4.009
Citation: LIU Sui-jun, YANG Lin-chao, ZHANG Ping and et al. An intelligent PID control model of shredded tobacco blending based on fuzzy neural network[J]. Journal of Light Industry, 2015, 30(3-4): 39-43. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2015.3/4.009
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基于模糊神经网络的智能混丝掺配PID控制模型研究

  • 河南中烟工业有限责任公司 南阳卷烟厂, 河南 南阳 473007
  • 收稿日期: 2014-12-10
  • 网络出版日期: 2015-09-15

摘要: 为优化制丝工艺PID控制,提高混丝掺配瞬时精度,提出了基于模糊神经网络的智能混丝掺配PID控制模型FNN-PID.该模型依据制丝配比需求和生产动态数据计算当前瞬时精度,然后进行智能模糊量化,再通过对比专家知识库,结合推理机智能分析,决策出混丝掺配配比调差参数,并反馈参与PID控制.实际应用效果表明,运用该模型控制相关参数,在瞬时精度显著提高的同时减少了系统波动,满足了高档香烟的加工工艺要求.

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