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RBF神经网络在反应器温度控制系统的研究
摘 要：对于化工生产过程中的放热反应来说，其反应器温度控制系统不仅具有强耦合、非线性等特点，同时还具有热危险性，传统的PID控制策略往往不能满足其稳定性要求。文章通过建立RBF神经网络模型，提出了一种基于径向基神经网络RBF-PID的反应器温度控制策略，同时结合高级多功能过程控制实验系统SMPT1000平台进行仿真验证。仿真结果表明 基于RBF-PID控制策略的反应器温度控制系统具有超调量小、动态性能好等特点，可实现反应器温度的稳定控制
摘 要：对于化工生产过程中的放热反应来说，其反应器温度控制系统不仅具有强耦合、非线性等特点，同时还具有热危险性，传统的PID控制策略往往不能满足其稳定性要求。文章通过建立RBF神经网络模型，提出了一种基于径向基神经网络RBF-PID的反应器温度控制策略，同时结合高级多功能过程控制实验系统SMPT1000平台进行仿真验证。仿真结果表明 基于RBF-PID控制策略的反应器温度控制系统具有超调量小、动态性能好等特点，可实现反应器温度的稳定控制
