基于神经网络的模糊控制在炼钢加热炉温度控制中的应用

摘要：

钢厂加热炉是一个复杂的受控对象,存在着非线性、时变性、纯滞后因素和不确定随机干扰等因素.从对其燃烧状况的分析来看,加热炉温度的调节主要是靠对煤气流量的控制来完成的,因而确立一种合理的煤气流量控制方案是实现加热炉燃烧智能化控制的关键.提出了将模糊控制、PID控制和神经网络3种技术相结合,共同控制煤气流量.仿真研究结果表明,这种BP神经网络模糊PID控制在克服对象的大惯性、抗干扰性、非线性和纯滞后方面,大大改善了控制品质.

关键词：BP神经网络、模糊控制、PID、流量控制

所属期刊栏目：27

分类号：TP316.2;TP393.11(计算技术、计算机技术)

资助基金：云南省教育厅资助项目042140D

在线出版日期：2008-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：120-123