基于模糊神经网络PID算法的电阻炉温控系统
由于电阻炉温控系统是一个大惯性、大滞后、时变、且非线性的系统,采用传统PID控制不能解决系统的非线性、时变和PID参数的在线整定难等问题,为此提出一种控制算法—模糊神经网络PID算法. 可根据电阻炉的温度的偏差及其变化率实时对PID的3个参数进行优化,达到具有最佳组合的PID控制,从而实现PID控制的自适应和智能化性能.使用MatLab的simulink仿真,通过传统PID与模糊神经网络PID阶跃响应曲线的比较,表明系统采用模糊神经网络PID算法具有更好的动、静态特性和自适应性,对突加的外部的扰动具有良好的抗干扰能力,具有实用价值.
电阻炉 温度控制系统 模糊神经网络
董爱华 李梦瑶
电气工程与自动化学院,河南理工大学,河南 焦作454000
国内会议
河南焦作
中文
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2014-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）