The Temperature Control of the Furnace Based on PID of Grey Predicting's Neural Network

机译：基于灰色预测神经网络PID的炉温控制

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Furnace is a device widely used in industry, and the temperature of the furnace is a key factor for the product, but it is a physical quantity with nonlinear and long time delay. This paper adapt PID algorithm of grey predictingȁ9;s neural network to control the temperature, in this way, it eliminates the overshoot of the temperature, decreases dynamic response time, and increases the quality of the product in result.

机译：熔炉是工业上广泛使用的设备，熔炉温度是产品的关键因素，但它是具有非线性和长时间延迟的物理量。本文采用灰色预测ȁ9神经网络的PID算法控制温度，消除了温度过冲，减少了动态响应时间，提高了产品质量。

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来源
《International Conference on Natural Computation;ICNC '09》|2009年|460-463|共4页
会议地点
作者
Jiao-yu Liu; Yong-hui Cheng; Kun Chen;
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关键词
BP neural network; grey predict;

机译：BP神经网络;灰色预测;

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