球磨機制粉系統(tǒng)是一個復雜的多變量系統(tǒng),具有強耦合、非線性、大遲延、慢時變等特點,很難建立精確的數學模型,采用常規(guī)的控制策略難以獲得滿意的控制效果。針對上述問題,在對球磨機制粉系統(tǒng)動態(tài)特性進行分析的基礎上,提出了一種不依賴于被控對象數學模型的多變量PID神經網絡解耦控制策略;為進一步提高控制器性能,利用一種改進的PSO算法對PID神經網絡的權值初值進行離線優(yōu)化訓練,然后采用BP算法對權值進行在線調整,避免網絡陷入局部極小值,保證了系統(tǒng)不會出現大的超調和震蕩。仿真結果表明,該策略可以保證球磨機控制系統(tǒng)有大范圍的魯棒性和適應性,能較好地解決球磨機制粉系統(tǒng)的耦合性、時變性等問題,具有優(yōu)良的解耦機制和控