基于RBF神经网络的电弧炉电极调节系统 PID参数整定

由于常规 PID 控制难以满足电弧炉电极调节系统复杂的工况，本文将径向 基函数（RBF）神经网络与 PID 控制相结合，提出 RBF-PID 参数整定方法。通过 RBF 神经网络对控制对象 Jacobian 信息的辨识，采用增量式 PID 梯度下降算法整定已有的 PID 参数，设计了 RBF-PID 电极调节系统控制器。仿真结果验证了 RBF-PID 控制器能 够实时整定 PID 参数，实现电极调节系统快速、准确地控制。