作者：张子蒙,章家岩,冯旭刚

作者单位：安徽工业大学电气与信息工程学院

刊名：河北科技大学学报

ISSN：1008-1542

出版年：2020-01-03

卷：40

期：6

起页：503-511

止页：

分类号：TF578;TP183

语种：中文

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;

内容简介

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。