基于递归网络的内模控制在热工过程中的应用

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【摘要】

：

电厂主汽温对象是典型的大惯性、大迟延对象,其动态特性随负荷变化而变化,常规的固定参数PID串级控制难以适应这种变时滞、变参数的特性,控制效果不理想。本文给出了一种具有比例积分特性的Elman动态递归神经网络的结构,讨论了它的BP学习算法;将该递归Elman网络作为具有实时学习能力的内部模型,并以通过辨识学习得到的广义对象的SISO逆模型代替串级控制的PID主控制器作为内模控制器应用于电厂主汽温控制

【作者】

：

徐笑

【机构】

：

华北电力大学

【发表日期】

：

2008年12期

【关键词】

：

递归神经网络内模控制主汽温控制系统

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