基于RBF神经网络整定的热风炉温控系统设计

• 作者: 冯旭刚 张子蒙 章家岩
• 来源期刊: 河北科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 控制系统仿真技术 热风炉 温度控制 RBF神经网络 PID增量控制 常规PID控制
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 机械、电子与信息科学
• 页码范围: 503-511
• 页数: 9页
• 分类号: TP278
• 字数: 5128字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7535/hbkd.2019yx06007

摘要

为了提高热风炉的燃烧效率,改善热风炉温控系统的自动化程度,提出了一种基于RBF神经网络整定的PID控制策略.首先,通过RBF神经网络算法和增量式PID控制器的结合,将神经网络强大的自学习能力应用于对增量式PID参数的调整.然后,在常规热风炉温控系统的基础上,将其外环改为采用RBF神经网络整定的PID控制.热风炉温控系统中内环以煤气阀门开度为变量,外环以拱顶温度为控制变量,通过改进的串级控制来实现热风炉的燃烧优化调整.Matlab仿真分析和实际应用效果表明,RBF神经网络整定的PID控制曲线几乎无超调量,系统抗干扰能力相对传统的PID控制提高了50％.与传统的手动控制相比,所提出的控制策略使得原系统的抑制干扰能力明显增强、鲁棒性更好,在热风炉温控方面具有良好的研究和应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章家岩	安徽工业大学电气与信息工程学院	81	314	9.0	14.0
2	冯旭刚	安徽工业大学电气与信息工程学院	46	128	5.0	8.0
3	张子蒙	安徽工业大学电气与信息工程学院	3	1	1.0	1.0