基于RBF神经网络自适应PID的预焙阳极焙烧炉温度控制

• 作者: 张明光 王兆刚 王鹏
• 来源期刊: 工业加热
• 学科: 工学
• 关键词: 预焙阳极焙烧炉 RBF神经网络 自适应PID控制 温度控制
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 加热设备
• 页码范围: 16-19
• 页数: 4页
• 分类号: TF06|TP273憲
• 字数: 2628字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1639.2008.01.006

摘要

针对工况变化频繁的焙烧炉焙烧过程,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络自适应PID的控制策略,该方法是通过神经网络的自学习能力在线调整PID控制器的参数,因而,其兼顾神经网络和传统PID控制的特点,能根据被控对象当前特征迅速地做出相应决策、克服实际控制过程稳态性和准确性之间的矛盾.将其应用于预焙阳极焙烧炉温度过程控制中,实验结果表明:它具有很强的自适应能力和鲁棒性,达到了满意的控制效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张明光	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	53	490	11.0	19.0
2	王鹏	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	76	491	9.0	21.0
3	王兆刚	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	5	38	3.0	5.0