摘要
针对电弧炉电极调节系统,建立其数学模型.分析了电弧炉电极调节系统的非线性.在此基础上,针对控制对象的复杂性,将应用最广泛的PID控制器与具有自学习功能的神经网络相结合,提出了基于BP神经网络规则的PID控制算法.BP神经网络规则的PID控制算法改善了传统神经网络学习时间长、收敛速度慢的弱点,解决了传统的PID控制未知复杂系统的不足,Matlab6.5软件仿真结果表明,采用BP神经网络规则的PID控制算法的控制效果还是令人满意的.
Build the dynamic mathematics model of the electrode regulator system of arc furnace.The nonlinearity of the electrode regulator system are analyzed.Electrocircuit network are simulate the nonlinearity of the main electrocircuit of arc furnace.Melting the wide-used PID controller and the automatic learning nerve network,this paper introduces a PID control algorithm based on the BP network rules.The control is used to handle the complex system.The PID neural network improves the traditional neural network wh...
出处
《天津理工大学学报》
2010年第2期50-53,共4页
Journal of Tianjin University of Technology
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)基金(2007AA041401)
天津市自然科学基金(08JCZDJC18600
09JCZDJC23900)
关键词
电弧炉
非线性
BP神经网络规则的PID控制算法
电极调节系统
electrode arc furnace
nonlinearity
BP neural network rules PID control algorithm
electrode regulator system of arc furnace
