基于RBF神经网络陶瓷窑炉温度动态矩阵控制

摘要：

陶瓷窑炉普遍具有纯滞后、大惯性、非线性、时变复杂等特点,其精确数学模型往往很难获取.针对这类系统,本文采用RBF神经网络建立被控对象模型,避免了常规控制算法建立对象精确数学模型的困难.应用动态矩阵预测算法实现对被控系统的预测控制.该控制方法具有很好的动、静态性能和强鲁棒性.以陶瓷窑炉温度为对象,与PID控制进行了比较;仿真结果证明了所提控制方法的有效性.

关键词：陶瓷窑炉、RBF神经网络、动态矩阵控制、温度

分类号：TP273;TQ174.6+5(自动化技术及设备)

资助基金：甘肃省自然科学研究基金项目0916RJZA051

在线出版日期：2010-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：28-30