基于RBF神经网络自适应PID控制的回转窑温度控制  

Application of An Adaptive PID Control Strategy Based on RBFNN in Temperature Control of Rotary Kiln

作　　者：王随平[1] 胡杰[1] 杜顺起[1] 

机构地区：[1]中南大学信息科学与工程学院

出　　处：《可编程控制器与工厂自动化（PLC FA）》2010年第11期93-95,共3页Programmable controller & Factory Automation(PLC & FA)

摘　　要：根据窑炉生产过程工艺非线性、大时滞的多变量系统要求,本文提出了采用基于径向基函数(RBF)神经网络自适应PID控制策略。仿真结果表明,这种控制方法的控制精度和鲁棒性优于传统的PID控制方法,具有很好的控制效果。According to the characters of the non-linear multivariable time -variant system in Kiln production process technology,this paper introduce self-adaptive PID control strategy which is based on Radial Basis Function（RBF） neural ＂Cnetwork.The result of the simulation shows the proposed control system works effectively and is more control-lino precision and robustness than traditional PID control system.

关 键 词：回转窑 温度控制 RBF神经网络 PID控制 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]