玻璃窑炉温度系统的神经网络PID控制

以玻璃窑炉的温度系统作为控制对象，采用具有自学习能力的BP  神经网络与传统PID  相结合的智能控制算法对其实施控制，并利用Matlab  软件进行仿真。仿真结果表明，神经网络PID  控制器具有较高的精度和较强的适应性，可以获得满意的控制效果。关键词：BP  神经网络，PID，玻璃窑炉，温度控制Abstract：This  thesis  takes  temperature  system  of  glass  furnace  as  research  object，makes  use  of  the  intelligent  control  combining  BP  neural  network  with  study  ability  and  traditional  PID  control  to  implement  its  function,  and  uses  the  Matlab  software  to  imitate  reality.  The  result  of  simulation  shows  that  the  neural  network  PID  control  has  the  higher  accuracy  and  stronger  adaptability,  can  get  satisfied  control  result.Keywords:  BP  neural  network,  PID,  glass  furnace,  temperature  control