一种基于RBF神经网络多变量流化床温度控制方法和系统

本发明属于工业自动化控制技术领域，公开了一种基于RBF神经网络多变量流化床温度控制方法和系统。包括进排风处理模块、流化床体、加热模块、温度传感模块、控制模块，包括以下步骤：S1建立非线性自回归滑动平均模型；S2得到未来步预测温度；S3修正预测温度；S4构造RBF神经网络的目标函数并对输入迭代优化求解；S5将优化后的信号实时输出至流化床温控系统。本发明通过RBF神经网络精确建模多变量耦合关系，实现冷热风阀、加热器、进风量的协同调节。