【摘 要】
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在火力发电厂中,主汽温对象动态特征具有大迟延、大惯性、时变性和非线性的特点,传统的PID 控制在工况有较大变动时较难获得令人满意的控制性能。本文中提出了基于神经网络的
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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在火力发电厂中,主汽温对象动态特征具有大迟延、大惯性、时变性和非线性的特点,传统的PID 控制在工况有较大变动时较难获得令人满意的控制性能。本文中提出了基于神经网络的智能控制算法。首先,在不需要对被控对象进行精确的辨识的情况下,提出了基于Smith 预测的单神经元PSD 自适应控制算法;其次,采用模拟退火算法对Elman 网络的权值进行优化,用于辨识热工过程的非线性模型;第三,采用基于神经网络观测器对过热汽温系统的状态变量进行估计,将状态反馈和状态观测理论与传统的PID 控制相结合,使控制系统能够适应对象的非线性和时变特性。
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