RBF神经网络在反应器温度控制系统的研究

• 作者: 彭倩 黄冠
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 反应器 温度控制 RBF神经网络 SMPT1000
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 智能处理与应用
• 页码范围: 51-53
• 页数: 3页
• 分类号: TP273.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2018.08.014

摘要

对于化工生产过程中的放热反应来说,其反应器温度控制系统不仅具有强耦合、非线性等特点,同时还具有热危险性,传统的PID控制策略往往不能满足其稳定性要求.文章通过建立RBF神经网络模型,提出了一种基于径向基神经网络RBF-PID的反应器温度控制策略,同时结合高级多功能过程控制实验系统SMPT1000平台进行仿真验证.仿真结果表明,基于RBF-PID控制策略的反应器温度控制系统具有超调量小、动态性能好等特点,可实现反应器温度的稳定控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭倩	西安科技大学电气与控制工程学院	12	67	3.0	8.0
2	黄冠	西安科技大学电气与控制工程学院	1	3	1.0	1.0