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基于神经网络逆方法的单元机组协调控制

王立  
【摘要】:单元机组协调控制系统在实际应用中其控制策略常采用常规PID加前馈补偿方式。因火电机组控制对象的复杂性,及多个领域,多个变量,动态特性具有非线性、大滞后和时变等特点,这种基于单回路固定模型的传统控制策略限制了控制品质的提高,因此开发出适合火电过程控制的先进控制策略具有重要意义。 本文深入分析了非线性、多变量热工对象的先进控制策略问题,并对自适应逆控制及神经网络的发展进行了讨论,提出了将自适应逆控制作为一种新的解耦方法,应用于复杂、未知的和不确定的单元机组协调控制中,通过逆系统方法和神经网络辨识两种方法对多输入多输出非线性的单元机组协调控制系统。该方法是将用RBF(Radial Basis Function)网络辨识对象的逆,作为串联控制器来对系统的动态特性作开环控制,从而避免了因反馈而可能引起的不稳定问题;同时又能做到对系统动态特性的控制与对象扰动的控制分开处理而互不影响。这是一个十分可贵的特点。且该控制器是自适应的,将其调节到使对象及其控制器的总体动态响应达到最优。该方法中的反馈仅限在自适应过程本身采用,不是为了控制系统中的信号流动,而是用于控制系统中的可变参数。 神经网络自适应逆控制是一种用神经网络构成无模型直接自适应控制系统的方法。具有对模型要求低、鲁棒性好、自适应能力强、适用于数字计算机控制的优点,将之用于工业过程控制中可以取得较好的控制品质。


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