分 类 号 密 级 太原理工大学硕 士 学 位 论 文题 目 基于 BP 神经网络的罩式炉炉温 PID 预测控制策略 英文并列题目 PID PREDICTIVE CONTROL STRATEGY BASED ON BP NEURAL NETWORK ON TEMPERATURE CONTROL OF BELL-TYPE ANNEALING FURNACE讨论生姓名 ： 孟 良 学 号： S20250589 专 业： 控制理论与控制工程 研 究 方 向： 智能控制 导 师 姓 名： 田建艳 职 称： 教 授 学位授予单位：太原理工大学论文提交日期 地 址：山西 太原 太 原 理 工 大 学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的讨论工作及取得的讨论成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢中所排列的内容外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的讨论成果；也不包含为获得太原理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本文讨论所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。本人签名： 日期： 年 月 日关于论文使用授权的说明本人完全了解太原理工大学有关保留和使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采纳影印、缩印或其它复制手段保存论文（保密的论文在解密后遵守此规定）。本人签名： 日期： 年 月 日导师签名： 日期： 年 月 日 基于 BP 神经网络的罩式炉炉温 PID 预测控制策略摘 要目前罩式炉炉温控制系统大多采纳常规 PID 控制，但是由于罩式炉炉温控制系统具有非线性、时变性、大延迟等特点，传统的 PID 在某些情况下难以达到理想的控制效果。而不依赖于模型的智能控制为解决这类问题提供了新的方法，成为目前提高生产过程控制质量的重要途径。神经网络作为现代信息处理技术的一种，正在越来越多的生产应用中展示它的优越性，神经网络控制是它在自动控制中的一个重要应用成果。而神经网络PID 控制技术也在其中扮演了重要的角色，并将成为未来讨论与应用的重要技术之一，这是因为 PID 类型的控制技术是工业生产中被普通使用的控制方法，假如能找到具有类似于 PID 易于使用的特点，而且性能优于 PID的控制器，在理论和实践上都将具有很重要的意义。本文在查阅了大量相关文献的基础上，结合某热连轧厂退火车间的生产实际，提出了采纳基于 BP 神经网络的 PID 预测控制策略对罩式炉炉温进行控制。本文主要做了以下工作：（1...
