基于RBF网络逆辨识的集气管压力复合控制
摘要：针对焦炉集气管压力控制系统存在的非线性、强干扰、多输入、多输出、强耦合的现象，提出了一种基于RBF神经网络结合PID的控制方法，采用RBF神经网络逆模型来实现原系统的解耦，使得多输入多输出的集气管压力系统解耦成相互独立的单输入单输出伪线性子系统，并使用单神经元自适应PID算法控制。通过实验仿真，结果表明该控制策略对集气管压力系统的动态解耦性能、迅速调节性能和稳态精度起到较好的作用，增强了系统的鲁棒性，能较好的满足现场的工艺要求。
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