２０２３年５月第５１卷第９期机床与液压ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＭａｙ２０２３Ｖｏｌ.５１Ｎｏ.９ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ.ｉｓｓｎ.１００１－３８８１.２０２３.０９.０１６本文引用格式：陈珂乐，任天平，郭帅，等．改进ＧＷＯ的小波神经网络温控系统设计［Ｊ］．机床与液压，２０２３，５１（９）：９７－１０２．ＣＨＥＮＫｅｌｅ，ＲＥＮＴｉａｎｐｉｎｇ，ＧＵＯＳｈｕａｉ，ｅｔａｌ．ＤｅｓｉｇｎｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＧＷＯｗａｖｅｌｅｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ＆Ｈｙｄｒａｕｌｉｃｓ，２０２３，５１（９）：９７－１０２．收稿日期：２０２２－０３－０１基金项目：河南省高等学校重点科研项目（１９Ｂ４６００１２）作者简介：陈珂乐（１９９８—），男，硕士研究生，研究方向为工业炉控制系统、嵌入式系统。Ｅ－ｍａｉｌ：１１７０３７６８９９＠ｑｑ.ｃｏｍ。改进ＧＷＯ的小波神经网络温控系统设计陈珂乐１，任天平１，郭帅２，李保强２（１.郑州大学机械与动力工程学院，河南郑州４５０００１；２.机械工业第六设计研究院有限公司，河南郑州４５０００７）摘要：针对目前铸件砂芯表干炉温度控制性能差、燃烧效率低，设计一种新型热风循环温控系统。该系统以变限幅双交叉燃烧策略为基础，采用改进灰狼优化（ＧＷＯ）算法的小波神经网络对ＰＩＤ控制参数进行自适应调整。系统仿真表明：与传统ＰＩＤ控制相比，超调量接近于０，系统调节时间减少了５０％，温度切换控制速度提高了４７％。最后通过砂芯烘干试验验证，与传统比值串级ＰＩＤ控制相比，变限幅双交叉燃烧策略和改进ＧＷＯ小波神经网络ＰＩＤ对炉温的控制效果有很大的提升。关键词：砂芯表干炉；变限幅双交叉；改进灰狼算法；小波神经网络中图分类号：ＴＰ２７３ＤｅｓｉｇｎｏｆＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＧＷＯＷａｖｅｌｅｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＣＨＥＮＫｅｌｅ１，ＲＥＮＴｉａｎｐｉｎｇ１，ＧＵＯＳｈｕａｉ２，ＬＩＢａｏｑｉａｎｇ２（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＰｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＨｅｎａｎ４５０００１，Ｃｈｉｎａ；２．ＳＩＰＰＲＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＧｒ...
