作者简介：李娟（1978-），女，原籍陕西户县，讲师，硕士，主要从事热工仪表的维护，热力自动控制和电厂的分布式控制研究。阳极烘烤过程中，阳极碳块的质量直接受温度上升曲线的准确性和其他因素影响。理的温度上升曲线是确保阳极碳块质量的关键。出并研究了控制阳极烘箱温度的数学模型，验证了基于单神经元的PID控制器的设计，并通过仿真验证了算法的可靠性。解铝行业在中国国民经济中发挥着重要作用。1980年代以来，中国提出了铝电解工业的优先政策。行业已投入了许多人力和物力。国的铝冶炼行业得到了极大的发展。前，全国的铝工业随处可见，显示了中国对铝工业发展的信心和决心。生产电解铝的过程中，阳极是生产铝所需的材料。为在电化学反应中需要阳极的参与，所以阳极的质量和工作条件将对电解生产过程产生很大的影响。在电解铝工业中非常重要。
极烘烤系统是铝电解工业中的重要过程。极的蒸煮是碳阳极生产中非常重要的元素。该生产过程中生产的碳块对电解生产过程有很大的影响。热曲线的准确性等因素直接影响质量，而加热曲线的准确性决定了铝电解的质量和成本。极焙烧炉控制系统使用管道中的天然气作为燃料，通过电磁阀进入天然气喷嘴，并通过控制电磁阀的脉冲来控制天然气的高度，从而喷射天然气。
据给定的曲线，阳极碳块的温度可以达到。了控制焙烧炉的温度，焙烧炉管道由PID调节器控制，喷嘴的功率通过控制电磁阀关闭喷嘴的频率。防通道的PID调节器通过修改电动挡风玻璃的开度来执行调节。本文中，仅研究了燃烧框架对加热温度的控制，而未研究其他区域的控制。电偶收集现场温度信号并将温度信号传输到控制器。制器将温度信号的值与设置的值进行比较，以控制烤箱表面的加热面。烘烤的加热阶段，温度会受到影响。
制量受许多因素影响。
板的大小在实际过程设计中确定。然气的压力也是固定的，因此不需要两者作为控制量。个脉冲用于在持续时间τz内喷射燃料。
工业现场进行调整后，电磁阀的脉冲频率f固定。为T = 1f，生产过程没有变化，所以燃烧器的排放时间τz可用于控制温度控制器的输出。公式中：k是温度放大系数，T是惯性时间常数，τ是受控对象的等待时间。
PID控制算法已广泛应用于各个行业的工业现场。于其简单和高可靠性，许多新控制器只是传统PID控制器的升级版。制字段也是最常见的控制器。统方法包括根据已知的数学模型并根据工程经验或定义规则来控制受控对象。果确定了PID控制参数，则无法进行自我调整，也无法适应环境的变化。文提出的自适应单神经元PID控制算法利用单个神经元的自学习能力来获得对被控制对象的实时在线控制，从而取得了良好的控制效果。几十年来，关于神经网络的学术研究很多。
经网络算法已成为最成熟，应用最广泛的人工智能算法，其理论研究涉及多个方面。论研究表明，神经网络具有自行学习的能力。据某些假设，神经网络可以类似于许多类型的非线性函数。用神经网络的控制方法有两种：一种是网络辅助控制；您可以使用神经网络来模拟人类在建模和其他过程中的经验；另一种是直接在控制器中使用神经网络神经网络可用于调整PID控制算法中的参数。中n是神经元输入的数量，恒温阀芯xi是第i个神经元输入信号，y是神经元输出信号，wi是第i个输入权重，b是阈值，并且φ （）是非线性激活函数。层神经网络。多层下游神经网络（MFNN）中，神经元形成多层网络结构，信号传输的方向为直接传输。有基本功能的神经网络。有径向基本函数的神经网络是具有单个隐藏层的神经网络，如图2所示，其中ci，σi分别是高斯函数的中心向量和形状参数。
适应神经PID控制器可以有效地控制复杂机构的控制过程，网络值V = v1，v2，v3是PID控制器的三个参数kp，ki，kd，因为神经网络具有自学习，可以获得在线调整，并且可以获得良好的控制效果。中K是神经元的比例因子。态转换包括将给定信号r（k）和输出信号y（k）转换成控制x的学习所需的状态x1（k），x2（k），x3（k）。经元。中wi（k）是对应于神经元xi（k）的加权系数。ηP，ηI，ηD依次是比例，积分和微分的学习率。K是神经元的比例系数，K> 0.本节模拟了烘烤器的温度控制系统，该系统的数学模型由等式2表示，参数选择如下：K = 1 ，T ＝ 30，τ＝ 3s。样时间为Ts = 0.001S。神经元PID控制器的主要参数是：比例因子k，学习率η和加权系数wi（0）的初始值。于进行了大量的仿真实验，单个神经元的PID仿真参数选择如下：k = 0.43，ηP= 0.99，ηI= 0.51，ηD= 0.02， w1（0）= 0.36，w2（0）= 0.21，w3（0）= 0.02。4是输入单位步长时使用传统PID控制方法的系统仿真曲线，图5是使用自适应单神经元PID算法时的系统仿真曲线横轴表示模拟时间，纵轴表示被控制对象。出。仿真曲线可以看出自适应PID控制系统的响应曲线。特的神经PID控制算法可以执行PID参数的在线自调整。传统的PID控制算法相比，它具有调整时间短，超调量小的优点。是可行的。于焙烧控制系统，介绍了阳极焙烧系统烤箱表面温度控制系统的数学模型。
绍了PID控制及其智能神经网络控制。出了一种独特的烤箱温度神经PID控制算法。真结果表明该控制算法是可行的。
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