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本文在常规PID控制器的基础上，利用模糊神经网络对过程进行辨识，开采用BP神经网络调整PID控制器的三个参数，构成了神经网络自适应PID控制器，实现玻璃窑炉熔化池温度的优化控制。同时，又将神经网络自适应PID控制器与目前较为先进的双交叉限幅燃烧控制方案相结合，在保证主环温度控制的前提下，又保证了空气和燃料的合理配比。 此外，在原有系统结构的基础上，增加了烟道含氧量检测，根据烟道含氧量来控制二次风机以达到最佳空燃比。还增加了煤气出口温度检测，为加煤增加了信息提示。 在具体的实现上，整个窑炉控制系统采用了CAN现场总线结构，并用组态软件对整个控制系统实施监控，提高了生产的自动化水平，具有良好的应用和推广前景。