基于模糊神经网络的过热汽温控制系统研究

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目前,大多数火电厂的过热汽温控制仍然普遍采用传统的PID串级控制方法。随着单元机组容量的不断扩大,参数的不断提高,常规的PID控制系统很难在不同工况下均保持优良的控制品质。因为,过热汽温具有明显的大迟延、大惯性、参数时变、非线性等特性,属于较难控制的复杂工业对象。本文提出一种新型的过热汽温控制方案,力图集智能控制与传统控制的优点于一身。本系统既保留了传统串级控制的基本结构及其抗内扰的优点,又把模糊神经网络控制动态特性优良的特色体现在主控制器的设计当中。主控制器采用模糊神经网络控制器与智能积分环节相并联的方式,其中,模糊规则是由神经网络对大量经验样本数据学习后自动生成的;而智能积分作用则可以根据系统所处的不同状态自动加入。最后,利用MATLAB功能强大的专用工具箱,本文对所设计的系统进行了大量的仿真实验,并与传统的PID方法相比较。结果表明,本系统的控制品质明显优于传统的PID控制,具有较高的工程应用价值。
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