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时间:2019-02-06
《基于神经网络的秸秆炉主汽温控制研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要秸秆锅炉过热汽温控制系统是提高机组热效率和保证机组安全运行的重要组成部分,过热蒸汽温度的干扰因素很多、很频繁且扰动量很大,在各种扰动作用下,过热蒸汽温度动态特性具有大迟延、大惯性、时变性和非线性的特点。针对复杂热工过程的非线性特性,本文提出了一种基于免疫原理的径向基函数神经网络的非线性模型辨识,利用这种RBF神经网络进行进行复杂热工过程的非线性模型辨识。仿真研究表明,这种建模不仅计算量小、精度高,而且辨识的非线性模型可以拟合多个线性模型,消除热工过程不同负荷下线性模型的频繁切换时的震荡,实现多模型的优化控制。关键词:神经网络,多模型,
2、非线性,过热汽温,系统辨识AbstractStrawboilersuperheatedsteamtemperaturecontrolsystemistoimprovetheefficiencyoftheheatunitsandunitstoensurethesafeoperationofanimportantpart,superheatedsteamtemperatureofthefactorsthatinterferewithalotofverylargefrequentdisturbance,undervarietyofdisturb
3、ances,superheatedsteamtemperaturewiththedynamiccharacteristicsoflargedelay,largeinertia,andnon·lineartime—varyingcharacteristics.Inviewofthecomplexhotworkingprocess’Snonlinearresponse,thisarticleproposedonekindbasedontheimmunityprincipleradialdirectionprimaryfunctionneura
4、lnetworkmisalignmentmodelidentification,carriesonthecomplexhotworkingprocessusingthiskindofRBFneuralnetworkthemisalignmentmodelidentification.Thesimulationresearchindicated,thiskindofmodellingcomputationloadisnotonlysmall,theprecisionishigh,moreoverrecognizesthemisalignme
5、ntmodelmayfitmanylinearmodels,realizesthemulti—modeloptimizedcontr01.WangQiu(ControlTheoryandControlEngineering)DirectedbyProf.MaYongguangKeywords:Neuralnetwork,Multiplemodels,Noliner,Superheatedsteamtemperature,Systemidentification摘要秸秆锅炉过热汽温控制系统是提高机组热效率和保证机组安全运行的重要组成部分,过
6、热蒸汽温度的干扰因素很多、很频繁且扰动量很大,在各种扰动作用下,过热蒸汽温度动态特性具有大迟延、大惯性、时变性和非线性的特点。针对复杂热工过程的非线性特性,本文提出了一种基于免疫原理的径向基函数神经网络的非线性模型辨识,利用这种RBF神经网络进行进行复杂热工过程的非线性模型辨识。仿真研究表明,这种建模不仅计算量小、精度高,而且辨识的非线性模型可以拟合多个线性模型,消除热工过程不同负荷下线性模型的频繁切换时的震荡,实现多模型的优化控制。关键词:神经网络,多模型,非线性,过热汽温,系统辨识AbstractStrawboilersuperhea
7、tedsteamtemperaturecontrolsystemistoimprovetheefficiencyoftheheatunitsandunitstoensurethesafeoperationofanimportantpart,superheatedsteamtemperatureofthefactorsthatinterferewithalotofverylargefrequentdisturbance,undervarietyofdisturbances,superheatedsteamtemperaturewiththe
8、dynamiccharacteristicsoflargedelay,largeinertia,andnon·lineartime—varyingcharacteristics.Inviewo
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