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基于MEA的加热炉炉温控制器参数自整定

Research on Reheating Furnace Temperature Controller Parameters Tuning Based on MEA
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摘要 针对工业加热炉大惯性、纯滞后、参数非线性等特点,以及传统PID控制器参数不易调节的特点,提出一种基于思维进化算法和模糊神经网络的加热炉炉温PID控制器参数自整定方法。并通过MATLAB进行仿真研究,仿真结果表明,使用该方法得到的炉温控制器可以获得较好的控制效果。 Aiming at the characteristics of industrial furnace that large inertia, pure time-delay, parameters nonlinear and traditional PID controller is not easy to adjust the parameters. The paper proposes a method of reheating furnace temperature PID controller parameters tuning based on MEA and fuzzy neural network. The result of simulation shows that the optima PID controller based on MEA can get a better performance.
作者 孙洁 胡斌楠
出处 《河北联合大学学报(自然科学版)》 CAS 2013年第1期9-13,共5页 Journal of Hebei Polytechnic University:Social Science Edition
关键词 加热炉 PID控制器 思维进化 模糊神经网络 reheating furnace PID controller mind evolutionary algorithm fuzzy neural network
  • 相关文献

参考文献6

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