基于模糊神经网络逆方法的单元机组协调控制

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针对单元机组控制对象强耦合、非线性、数学模型难以确定的特点,将逆方法控制用于多变量复杂单元机组控制系统中,在对逆系统的实现上不是采用传统意义上的显示解析表达式,而是采用动态神经网络,构造出非解析形式实现上的逆系统,将神经网络逆系统与常规PID控制结合建造成闭环系统,应用于单元机组协调控制系统中.通过仿真研究,结果表明:这种新的控制方案不仅具有满意的控制性能,而且具有较强鲁棒性和抗干扰性能,它显著提高了协调控制系统在机组负荷工况变化时的适应性和控制品质.
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