300MW火电机组系统辨识模型及仿真分析

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随着各种大容量、高参数的火电机组不断投产,自动化程度愈来愈高,对过程控制系统的控制品质也提出了更高的要求。掌握被控对象特性是确定最佳控制参数、设计合理系统的基础。本文以火电厂时运行数据为究依据,以火电厂典型热工过程为研究对象,从理论的角度研究了火电厂热力系统的模型辨识问题。分别采用经典辨识方法、最小二乘法、遗传算法、神经网络方法对热工过程进行了辨识,并比较分析了各辨识方法的优缺点,并对控制器参数调整后进行仿真试验分析。
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