论文摘要
针对燃气发电锅炉主蒸汽压力控制系统对象的大滞后、不确定性和煤气扰动大的特点,设计了一种基于失配补偿Smith预估及RBF神经网络的控制方案。利用RBF神经网络的在线学习能力整定常规PID的参数,并通过失配补偿Smith预估控制器对系统中存在的纯滞后进行补偿,有效解决了火力发电锅炉主蒸汽压力对象动态特性模型失配及纯滞后的问题。通过仿真研究及实际应用表明:该控制方法对于火力发电锅炉主蒸汽压力控制具有很好的稳定性和抗干扰能力。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 高锦,章家岩,冯旭刚,姚凤麒
关键词: 锅炉,主蒸汽压力,神经网络,失配补偿预估
来源: 重庆大学学报 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 安徽工业大学电气与信息工程学院
基金: 安徽省重点研究与开发计划项目(1804a09020094),安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0054,KJ2018A0060)~~
分类号: TM621.2
页码: 105-113
总页数: 9
文件大小: 393K
下载量: 151