基于RBF神经网络的检定炉温度控制系统

作     者：冯冬青 李现旗 FENG Dong-qing;LI Xian-qi

作者机构：郑州大学电气工程学院河南郑州450001 

基　　金：教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20114101110005) 

出 版 物：《仪表技术与传感器》 (Instrument Technique and Sensor)

年 卷 期：2014年第1期

页      码：61-63页

摘      要：为了提高热电偶检定炉温度的控制性能,研究了检定炉模型的在线辨识方法和控制器参数的自整定方法,设计了检定炉温度智能控制系统.由于检定炉是具有非线性和时变性的复杂对象,首先利用RBF神经网络对其输入、输出关系进行在线辨识,然后依据偏差最小准则,采用梯度下降法对控制器的PID参数进行整定,从而实现检定炉温度的智能控制.试验结果表明基于RBF神经网络的控制器在200～1 200℃之间对检定炉温度控制的性能指标优越于传统PID控制器,达到了国家标准中对控温误差和温度波动度的要求.

主 题 词：径向基函数神经网络 在线自整定 检定炉 温度控制 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1002-1841.2014.01.020

馆 藏 号：203750670...