球罐焊后热处理中BP神经网络-PID温度控制器性能仿真

摘要

对大型球罐进行焊后热处理是保证其安全运行的一项重要工艺举措.而球罐焊后热处理的温度具有非线性和纯滞后的特点,常规PID在控制精度、系统稳定上难以满足GB12337—2014规定的热处理温度要求.为了提高大型球罐焊后热处理温度控制的效果,针对1 000m3球罐焊后热处理装置,设计了基于BP神经网络PID的控制方案.利用神经网络的自学习修正其加权系数,实现温度控制参数的在线调整,并同热处理实际温度数据比较.仿真结果显示,加入BP神经网络的PID控制器在热处理时能够按照规定温度要求进行调节,并且整个过程中的温度波动及超调量较小,抗干扰能力和鲁棒性更好,为大型球罐热处理温度控制器的设计积累了经验.