基于神经网络算法的电加热过程温度控制

采用单神经元PID与传统PID控制相互结合的方法，探索高效电加热过程智能温度控制系统，并利用Simulink软件对传统PID控制和单神经元PID控制下的加热炉温度控制系统进行了仿真对比实验。结果表明，单神经元PID模型控制下的加热炉温度控制系统能够实时调整控制参数，使得控制参数和温度控制系统较为匹配，可以实现系统在最稳定的状态运行，该系统对干扰的抵抗性更好，鲁棒性更强。而实际试验中，单神经元PID控制下的加热炉温度控制系统在温度响应阶段具有较高的稳定性，同时在稳态阶段也拥有较高的控制精度，但是在初始温升过程中的响应速度较低。