RBF神经网络自适应PID算法：赋能焙烧炉温度精准控制的创新路径

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业生产中，焙烧炉作为关键设备，广泛应用于冶金、化工、建材等多个领域，对各类原料进行高温处理，以实现其物理和化学性质的转变，从而满足后续生产工艺的要求。例如，在冶金行业，焙烧炉用于对矿石进行预处理，通过氧化、还原等反应，使矿石中的有用成分得以富集或转化，为后续的冶炼过程奠定基础；在化工领域，它被用于生产催化剂、陶瓷材料等，通过精确控制焙烧温度和时间，赋予产品特定的性能和结构。可以说，焙烧炉的运行效率和温度控制精度直接关系到产品的质量、产量以及生产成本，对整个工业生产流程的稳定性和经济效益起