玻璃窑炉温度系统的神经网络PID控制  

Neural Network PID Control of Temperature System of Glass Furnace

作　　者：付荣申[1] 万红[1] 

机构地区：[1]郑州大学工学院电气工程学院,450002

出　　处：《微计算机信息》2006年第11S期30-32,共3页Control & Automation

基　　金：河南省自然科学基金(011060300);河南省骨干教师基金

摘　　要：以玻璃窑炉的温度系统作为控制对象,采用具有自学习能力的BP神经网络与传统PID相结合的智能控制算法对其实施控制,并利用Matlab软件进行仿真。仿真结果表明,神经网络PID控制器具有较高的精度和较强的适应性,可以获得满意的控制效果。This thesis takes temperature system of glass furnace as research object ,makes use of the intelligent control combining BP neural network with study ability and traditional PID control to implement its function, and uses the Matlab software to imitate reality. The result of simulation shows that the neural network PID control has the higher accuracy and stronger adaptability, can get satisfied control result.

关 键 词：BP神经网络 PID 玻璃窑炉 温度控制 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]