基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在玻璃窯爐溫度控制上的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文以玻璃窯爐的溫度控制系統(tǒng)為研究對象,探討了工業(yè)過程控制中時(shí)滯非線性復(fù)雜系統(tǒng)的智能控制算法。
   窯爐溫度是系統(tǒng)運(yùn)行中一個(gè)主要的監(jiān)控參數(shù),維持溫度穩(wěn)定是保證產(chǎn)品質(zhì)量的必要條件。本文首先介紹了玻璃窯爐的結(jié)構(gòu)、工藝流程以及生產(chǎn)對溫度控制系統(tǒng)的要求,分析了窯爐溫度系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性,如大滯后、非線性、不對稱等。窯爐溫度系統(tǒng)是一個(gè)自平衡過程,其純滯后時(shí)間和時(shí)間常數(shù)都比較大,干擾因素較多,對象參數(shù)具有非線性和時(shí)變性等特點(diǎn),過程的不確定性較

2、大,因此屬于復(fù)雜過程系統(tǒng)。傳統(tǒng)的控制方法主要是傳統(tǒng)的PID控制。雖然這種方法在工作點(diǎn)附近的小范圍內(nèi)能夠取得較好的控制效果,但在系統(tǒng)運(yùn)行工況有較大波動(dòng)時(shí),由于純滯后及參數(shù)變化的影響,控制效果明顯變差,有較大的局限性。進(jìn)一步介紹了Smith預(yù)估、模糊控制,并作了一些仿真比較,從仿真結(jié)果中分析可知,智能控制算法能很好的解決璃窯爐的時(shí)滯現(xiàn)象。
   論文重點(diǎn)介紹了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制、基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3、的PID控制,基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的神經(jīng)元PID模型參考自適應(yīng)控制,并針對玻璃窯爐的大滯后特性做了相應(yīng)的仿真研究。然后通過現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù),包括燃料流量、助燃風(fēng)流量和窯爐溫度,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法對玻璃窯爐進(jìn)行模型辨識(shí),并應(yīng)用基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法進(jìn)行控制,通過與傳統(tǒng)PID控制器的控制效果比較,顯示出前者的優(yōu)越性??刂扑惴ǚ抡鎸?shí)驗(yàn)表明本文采用的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案具有較好的控制效果,控制器具有較好的調(diào)節(jié)能力、在

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