加热炉炉温具有大滞后、大惯性等特点，所以在对加热炉炉温的控制上，经典的

A temperatura do forno de aquecimento tem as características de grande defasagem e grande inércia, portanto, no controle da temperatura do forno de aquecimento, o controle PID clássico é difícil de alcançar um efeito de controle satisfatório. Portanto, uma estratégia de controle avançado - controle preditivo generalizado é proposta. Neste artigo, o controle preditivo generalizado é usado para projetar o controlador de temperatura do forno de aquecimento e, em segundo lugar, o algoritmo da rede neural é usado para prever a temperatura otimizada do forno de aquecimento. Os resultados da simulação mostram que: em comparação com o controle PID tradicional, o controle preditivo generalizado reduziu o overshoot e o erro final de temperatura de saída do forno previsto também está dentro da faixa aceitável.

A temperatura do forno de aquecimento tem as características do grande atraso e da grande in ércia, pelo que, no controlo da temperatura do forno de aquecimento, o controlo clássico do PID é difícil de obter um efeito de controlo satisfatório. Por conseguinte, propõe-se uma estratégia de controlo avançada, um controlo de previsão generalizado. Neste papel, o controle preditivo generalizado é usado para projetar o controlador de temperatura do forno de aquecimento. Em segundo lugar, o algoritmo de rede neural é usado para prever a temperatura do forno de aquecimento otimizado. Os resultados da simulação mostram que, em comparação com o tradicional controle PID, a superação do controle de previsão generalizado é reduzida, e o erro de temperatura do forno da saída preditiva final também está dentro do intervalo aceitável.

A temperatura do forno de aquecimento tem grande atraso, grande inércia, etc., portanto, o controle PID clássico é difícil de alcançar um efeito de controle satisfatório no controle da temperatura do forno de aquecimento. Portanto, uma estratégia de controle avançada é proposta - controle preditivo generalizado. Este artigo USA um controle preditivo generalizado para projetar o controlador de temperatura do forno de aquecimento e, em segundo lugar, USA um algoritmo de rede neural para prever a temperatura do forno de aquecimento otimizado. Os resultados da simulação mostram que o controle preditivo generalizado é muito reduzido em comparação com o controle PID tradicional, e o erro de temperatura do forno na saída preditiva final também é aceitável.