改进PSO-RBF神经网络优化高温试验箱温度控制

本文主要探讨了"基于PSO-RBF神经网络的温度试验箱控制"这一主题，由程秀峰和刘晓平两位作者合作完成，他们分别来自北京邮电大学自动化学院。研究背景是针对密闭高低温试验箱内的复杂工况，这种环境下的控制系统通常面临温湿度耦合性强、控制滞后、参数易变等问题，因此，提升温度控制精度显得尤为重要。 文章的核心内容是采用改进的粒子群优化（PSO）算法来优化径向基函数（RBF）神经网络结构的PID控制器。PSO算法以其全局搜索和快速收敛性，被用来寻找RBF神经网络中待调节参数的最佳组合。首先，将这些参数视为粒子，通过PSO算法进行优化，得到一组初始参数值。然后，对这些优化后的参数进行二次优化，以获得最终的精确参数设置。 实验结果显示，这种方法显著地减少了系统的响应时间，降低了超调量，提高了温度控制的稳态精度。与传统的PID控制器相比，经过PSO-RBF优化的控制器表现出更好的控制性能。该研究不仅在理论上有重要意义，也为实际的高低温试验箱温度控制提供了实用的优化策略。 关键词包括：粒子群优化算法、径向基函数神经网络、高低温试验箱和温度控制，这表明该研究的技术基础和应用领域。此外，论文引用了中图分类号TP29，这表明它属于计算机科学与技术中的控制科学和技术类别。 这篇论文提供了一种创新的方法来解决密闭环境下温度控制的问题，对于提升实验设备的性能和科研人员在该领域的实践具有很高的参考价值。