RBF神经网络在反应器温度控制系统的研究

对于化工生产过程中的放热反应来说,其反应器温度控制系统不仅具有强耦合、非线性等特点,同时还具有热危险性,传统的PID控制策略往往不能满足其稳定性要求。文章通过建立RBF神经网络模型,提出了一种基于径向基神经网络RBF-PID的反应器温度控制策略,同时结合高级多功能过程控制实验系统SMPT1000平台进行仿真验证。仿真结果表明,基于RBF-PID控制策略的反应器温度控制系统具有超调量小、动态性能好等特点,可实现反应器温度的稳定控制。