【摘 要】
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本文以某热处理公司MG-150/120/115 大型可控气氛热处理多用炉为研究对象，针对大型多用炉响应较慢、超调等问题，利用BP 神经网络对炉温模型进行辨识，并结合预测控制算法，建立炉温预测控制模型，提高炉温对工艺曲线的动态跟踪性能。在MATLAB 环境下，与常规PID、常规预测控制进行比较，实验结果表明，本文方法可以减小炉温控制系统的超调，提高系统响应、自适应能力。
【机 构】
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辽宁科技大学电子与信息工程学院,辽宁省鞍山市114051
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本文以某热处理公司MG-150/120/115 大型可控气氛热处理多用炉为研究对象，针对大型多用炉响应较慢、超调等问题，利用BP 神经网络对炉温模型进行辨识，并结合预测控制算法，建立炉温预测控制模型，提高炉温对工艺曲线的动态跟踪性能。在MATLAB 环境下，与常规PID、常规预测控制进行比较，实验结果表明，本文方法可以减小炉温控制系统的超调，提高系统响应、自适应能力。
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