多温区电加热炉的PID神经网络控制

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研究温度控制对提高产品品质意义较大。多温区电加热炉具有强耦合、时变性等特点,针对多温区电加热炉要求动态品质好、控制精度高等特点,采用将PID控制融合入神经元网络的方法,比例元、积分元和微分元的存在,使得PID神经网络的控制系统响应快、超调小、无静差。采用改进的反向传播学习算法,在权值调整算法式中加入阻尼项,提高了算法收敛速度和学习速率,又不易产生振荡。在MATLAB环境下,用S函数编写算法进行仿真。仿真结果表明,PID神经网络达到较好的解耦效果,提高系统的抗干扰能力,改善了系统的动态品质,使多温区电加热炉温度控制系统的性能得到改善。
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