基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的罩式爐爐溫PID預測控制策略.pdf

1、目前罩式爐爐溫控制系統(tǒng)大多采用常規(guī)PID控制，但是由于罩式爐爐溫控制系統(tǒng)具有非線性、時變性、大延遲等特點，傳統(tǒng)的PID在某些情況下難以達到理想的控制效果。而智能控制理論為解決這類問題提供了新的方法，成為目前提高生產(chǎn)過程控制質量的重要途徑。神經(jīng)網(wǎng)絡作為現(xiàn)代信息處理技術的一種，正在越來越多的生產(chǎn)應用中展示它的優(yōu)越性。神經(jīng)網(wǎng)絡控制是它在自動控制中的一個重要應用成果，而神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制技術也在其中扮演了重要的角色，并將成為未來研究與應用的重要

2、技術之一，這是因為PID類型的控制技術是工業(yè)生產(chǎn)中被普通使用的控制方法，如果能找到具有類似于PID易于使用的特點，而且性能優(yōu)于PID的控制器，在理論和實踐上都將具有很重要的意義。
　　 本文在查閱大量相關文獻的基礎上，結合某熱連軋廠退火車間的生產(chǎn)實際，提出了采用基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的PID預測控制策略對罩式爐爐溫進行控制。本文主要做了以下工作：⑴深入某熱連軋廠的罩式爐生產(chǎn)第一線，學習研究罩式爐的退火工藝。⑵深入系統(tǒng)地分析和研究了B

3、P神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和學習算法，得到了一種改進BP算法，并將該算法用在電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性分析模型的建立，經(jīng)過仿真研究得出該算法可以有效的提高網(wǎng)絡訓練的速度和精度。⑶針對罩式爐這一復雜、非線性系統(tǒng)，本文提出了基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的PID預測控制方法對罩式爐爐溫進行控制。首先采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立罩式爐爐溫的預測模型，并采用反饋校正，以克服系統(tǒng)中不確定擾動因素所造成的模型預測誤差，得到比較精確的爐溫預測值。然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對PID控制器的參數(shù)進行在