【摘 要】
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针对工况变化频繁的焙烧炉焙烧过程，提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络自适应PID的控制策略，该方法是通过神经网络的自学习能力在线调整PID控制器的参数，因而，其兼顾神经网络
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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针对工况变化频繁的焙烧炉焙烧过程，提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络自适应PID的控制策略，该方法是通过神经网络的自学习能力在线调整PID控制器的参数，因而，其兼顾神经网络和传统PID控制的特点，能根据被控对象当前特征迅速地做出相应决策、克服实际控制过程稳态性和准确性之间的矛盾。将其应用于预焙阳极焙烧炉温度过程控制中，实验结果表明：它具有很强的自适应能力和鲁棒性，达到了满意的控制效果。
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