焦炉冷鼓系统自适应PID控制器设计

• 作者: 关慧敏 张世峰 董鑫 许四长
• 来源期刊: 安徽工业大学学报（自然科学版）
• 关键词: 焦炉冷鼓系统 最近邻聚类学习算法 RBF网络 BP神经网络 自适应PID
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 机械、控制与电气
• 页码范围: 142-147
• 页数: 6页
• 分类号: TP229
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7872.2016.02.010

摘要

焦炉冷鼓系统的稳定状态直接影响炼焦生产的工艺指标。根据现场不同工况(正常工况、检修保温工况、非正常工况)，采用最近邻聚类学习算法训练的RBF网络辨识，建立焦炉冷鼓系统及其控制系统的仿真模型，辨识出Jacobian信息并用于BP神经网络整定PID参数，实现适应不同工况的自整定PID控制。仿真结果表明，建立的模型及控制系统能将冷鼓系统的初冷器前吸力快速、有效地稳定在一定范围内，控制精度高、稳定性好，可保证焦炉冷鼓系统在不同工况下稳定运行，其自适应能力对稳定生产工艺指标具有一定的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张世峰	安徽工业大学电气与信息工程学院	58	241	9.0	13.0
2	许四长	安徽工业大学电气与信息工程学院	4	4	1.0	2.0
3	关慧敏	安徽工业大学电气与信息工程学院	4	4	1.0	2.0
4	董鑫	安徽工业大学电气与信息工程学院	5	6	2.0	2.0