模糊神经PID算法优化稀土冶炼炉温控制

本文主要探讨了在稀土冶炼这个关键领域中，传统PID控制方法的局限性以及如何通过融合模糊控制与神经网络技术来提升温度控制的性能。稀土冶炼电解槽由于其固有的惯性、延迟特性，使得炉温控制面临挑战，尤其是在保证产品质量方面，现有的文献报道相对较少。针对这一问题，研究人员提出了基于模糊神经网络的PID温度控制系统。 首先，模糊控制与神经网络被整合，形成模糊神经网络系统，该系统的核心是将炉温偏差值和偏差变化率作为输入信号，通过模糊逻辑处理，自适应地调整PID算法的三个关键参数：比例(P)，积分(I)和微分(D)。这些参数决定了控制器的响应速度和精度，能够更好地适应电解槽温度变化的复杂性。 传统的PID算法可能在面对电解槽温度波动时表现出响应迟缓、超调量大等问题。而模糊神经网络PID控制系统则利用模糊逻辑的灵活性和神经网络的学习能力，优化了控制策略，使得系统能更快地对温度变化作出反应，同时降低了超调的风险，展现出良好的动态响应特性和鲁棒性。 为了验证模糊神经网络PID控制的有效性，研究者使用MATLAB的SIMULINK工具进行了仿真试验，并将其与传统的PID控制方法进行了对比分析。仿真结果表明，新的控制系统在实际应用中的性能显著优于PID控制，证明了模糊神经网络PID控制在稀土冶炼电解槽温度控制中的优越性。 这项研究对于提升我国稀土冶炼的自动化水平，确保产品质量，以及应对国际竞争具有重要意义。它不仅推动了控制理论在工业实践中的应用，也为其他高惯性、延迟系统的温度控制提供了新的解决方案。此外，模糊神经网络PID算法的引入展示了智能化控制技术在工业生产中的潜力，预示着未来工业自动化控制领域的进一步发展。