基于人工神经网络的玻璃熔炉温度优化控制

本文标题"Optimal control of end-port glass tank furnace regenerator temperature based on artificial neural network (2005年)"聚焦于利用人工神经网络（ANN）优化玻璃熔炉再生器温度控制的技术。作者陈夕和赵国柱分别来自天津科技大学计算机科学与信息工程学院以及天津科技大学外国语学院，他们的研究工作发表在2005年6月的《重庆大学工程教育》计算机科学与应用期刊上，文章编号为1671-8224(2005)02-0113-04。 论文的核心内容主要探讨了如何通过人工神经网络方法来处理非线性关系，即在玻璃熔炉的熔化温度控制中，如何有效地应对二次风流量和燃料压力的扰动。传统控制系统的动态前馈补充和空气与燃料之间的动态修正比率被结合到ANN模型中，以提高熔化温度控制的精度和稳定性。这种方法的应用实例表明，这种技术在安徽福阳玻璃厂的实际应用中显著提升了熔化温度控制的性能。 B-P网络、网络拓扑结构、学习效率以及动量模数等概念在这个研究中扮演了关键角色，它们是构建高效神经网络模型和优化控制策略的基础。该研究采用了文献分类代码TP39，代表技术报告，而文档代码A1则可能指代学术文章的标准格式。 这篇论文不仅提供了熔炉温度控制的一种新颖方法，还展示了人工神经网络技术在工业生产中的实际应用潜力，对于理解如何利用先进的AI算法优化复杂系统的过程控制具有重要的参考价值。它强调了对非线性关系的理解和处理能力，以及如何通过数据驱动的控制策略来提高生产效率和产品质量。