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以玻璃窯爐的溫度系統(tǒng)作為控制對象，采用具有自學(xué)習(xí)能力的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)PID 相結(jié)合的智能控制算法對其實(shí)施控制，并利用Matlab 軟件進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制器具有較高的精度和較強(qiáng)的適應(yīng)性，可以獲得滿意的控制效果。
關(guān)鍵詞：BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，PID，玻璃窯爐，溫度控制
Abstract：This thesis takes temperature system of glass furnace as research object，makes use of the intelligent control combining BP neural network with study ability and traditional PID control to implement its function, and uses the Matlab software to imitate reality. The result of simulation shows that the neural network PID control has the higher accuracy and stronger adaptability, can get satisfied control result.
Keywords: BP neural network, PID, glass furnace, temperature control
關(guān)鍵詞：BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，PID，玻璃窯爐，溫度控制
Abstract：This thesis takes temperature system of glass furnace as research object，makes use of the intelligent control combining BP neural network with study ability and traditional PID control to implement its function, and uses the Matlab software to imitate reality. The result of simulation shows that the neural network PID control has the higher accuracy and stronger adaptability, can get satisfied control result.
Keywords: BP neural network, PID, glass furnace, temperature control
PID控制
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