【摘 要】
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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
【基金项目】
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安徽省重点研究与开发计划资助项目(1804a09020094),安徽省高校自然科学研究重点资助项目(KJ2018A0054,KJ2018A0060)
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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
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