自适应模糊神经网络控制在锅炉过热汽温控制中的应用.pdf

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1、第31卷第2期2011年2月动力工程学报JournalofChineseSocietyofPowerEngineeringV01．31No．2Feb．2011文章编号：1674—7607(2011)02-0115-05中图分类号：TP273文献标识码：A学科分类号：510．80自适应模糊神经网络控制在锅炉过热汽温控制中的应用牛培峰1’2，张密哲1’2，陈贵林1’2，王怀宝1，张君1’2，窦春霞1’2(1．燕山大学电气工程学院，秦皇岛066004；2．燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室，秦皇岛066004)摘要：常规的模糊控制系统不能自动地将专

2、家知识经验转化为推理规则库，缺乏有效的方法来改进隶属度函数，而自适应神经模糊推理系统(ANFIS)将模糊逻辑和神经元相结合，采用反向传播算法和最小二乘法的混合算法来调整前提参数和结论参数，并能自动产生模糊规则．在此基础上提出了一种自适应模糊神经网络控制器，并将其应用于火电厂锅炉过热汽温控制中．结果表明：与常规的PID控制相比，该方法提高了锅炉汽温控制系统的动态稳定性和抗干扰性．关键词：锅炉；过热汽温；控制系统；白适应神经模糊推理系统IPIDApplicationofAdaptiveFuzzy-neuralControlforSuperheatedSt

3、eamTemperatureofBoilersSteaemperatureNIUPei—fen91”。ZHANGMi—zhel～，ZHANGJunl”，CHENGui—lin1一，W．ANGHuai—bao1，DOUCIIlun-xia1·2(1．CollegeofElectricalEngineering，YanshanUniversity，Qinhuangdao066004，China；2．KeyLabofIndustrialComputerControlEngineeringofHebeiProvince，YanshanUniversity，Q

4、inhuangdao066004，China)Abstract．Traditionalfuzzysystemscannotautomaticallyturnexpertknowledgeintoinferencerulesandareshortofeffectivemethodtoimprovethemembershipfunction．However，theadaptiveneural-fuzzyin-ferencesystem(ANFIS)，whichcombinesfuzzylogicandneuralunit，andtunesthepreco

5、nditionparame-terandconclusionparameterwithbackpropagationalgorithmandleast—squaremethod，canproducefuzzyrulesautomatically．Onthisbasis，anadaptivefuzzy-neuralcontrollerwasproposedandappliedtosuper-heatedtemperaturecontrolofapowerplantboiler．ResultsshowthatcomparedwithPIDcontroll

6、er，thenewlyproposedmethodmayhelptoraisethedynamicproperty，thesteadyprecisionandtheanti-jammingcharacteristicsofboiler'ssteamtemperaturecontrolsystems．Keywords：boiler；superheatedtemperature；controlsystem；ANFIS)PID火电厂锅炉过热汽温对象具有较大的惯性、时滞性和非线性，并且其动态特性随着运行工况的变收藕日期：2010-06-24修订日期：2010

7、-07-26基金项目：国家自然科学基金资助项目(60774028和60874023)作者筒介：牛培峰(1963-)，男，吉林省吉林市人。教授。博士生导师，研究方向为。复杂工业系统的智能建模与智能控制和工业过程综合自动化．电话(TeL)10335—8057041tE-mail：npf882000@163．∞札动力工程学报第31卷化而变化，其精确的数学模型难以建立．传统的PID控制器参数在对象发生变化或者运行工况改变时，控制品质会下降n】．针对常规的模糊推理系统需要根据专家的知识和经验完成模糊规则和隶属度函数以及稳态精度不高等缺点，本文提出一种自适应模糊

8、神经网络控制器，模糊神经网络是模糊推理和神经网络的有机结合，它一方面能够通过神经网络对样本数据的学习使模糊推