一种基于RBF神经网络茶机加工控制参数智能整定方法

摘要

本发明一种基于RBF神经网络茶机加工控制参数智能整定方法，用于茶机设备加工智能控制领域，该方法的主要原理是使用RBF神经网络模型去调整PID参数，对从茶机内采集的相关茶叶状态数据，运用这些数据，通过RBF神经网络模型，去拟合该茶机系统输入与输出之间的关系，模拟加工参数改变时茶机的运行。使用串级PID分别控制茶叶温度以及湿度的加工参数。根据宁外一个RBF神经网络模型Jacobian阵（对象的输出对控制输入的灵敏度信息）的信息。运用梯度下降法去调整P、I、D三个参数，以此来得到茶机加工控制参数的输入。改方法使得茶机加工控制参数得到最优化的调整，使得茶叶加工后成品茶的优质率得到了稳定及其大幅提高。