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Research and Application of Neural Network PID Control in Cement Industry

机译：神经网络PID控制在水泥工业中的研究与应用

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As various parameters of cement rotary kiln temperature control system means the relationships of strong coupling, nonlinearity and fast time-variety, there are many factors impact the temperature of combustion. Aiming at the constant control, an improved PID control method based on RBF neural network is proposed, and a new model of temperature intelligent controller to control nonlinear systems for multi-variable control was presents in the paper. Mathematical model of RBFNN PID controller was built, and the control simulation of entire model is realized by Matlab. The result of simulation indicates that the improved control algorithm offers better control effects than traditional PID control.

机译：随着水泥旋转窑温度控制系统的各种参数意味着强耦合，非线性和快速时间的关系，有许多因素会影响燃烧温度。旨在持续控制，提出了一种基于RBF神经网络的改进的PID控制方法，以及控制多变量控制的非线性系统的新型温度智能控制器的新模型。建立了RBFNN PID控制器的数学模型，MATLAB实现了整个模型的控制仿真。仿真结果表明，改进的控制算法比传统的PID控制提供更好的控制效果。

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来源
《International Conference on Industrial and Information Systems 》|2010年||共4页
会议地点
作者
Zheng Yao; Xiaoying Li; Zhaohua Wang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 T-53;
关键词
Cement rotary kiln; PID; Neural network;

机译：水泥旋转窑;PID;神经网络;

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