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焦炉冷鼓系统的稳定状态直接影响炼焦生产的工艺指标。根据现场不同工况(正常工况、检修保温工况、非正常工况)，采用最近邻聚类学习算法训练的RBF网络辨识，建立焦炉冷鼓系统及其控制系统的仿真模型，辨识出Jacobian信息并用于BP神经网络整定PID参数，实现适应不同工况的自整定PID控制。仿真结果表明，建立的模型及控制系统能将冷鼓系统的初冷器前吸力快速、有效地稳定在一定范围内，控制精度高、稳定性好，可保证焦炉冷鼓系统在不同工况下稳定运行，其自适应能力对稳定生产工艺指标具有一定的有效性。