过热汽温自适应逆控制方案研究

摘要：

针对火电厂锅炉过热汽温对象,将神经网络辨识技术和自适应逆控制技术相结合,提出了一种过热汽温自适应逆控制方案.该方案首先利用RBF神经网络在线辨识被控对象模型获得其Jacobian信息,在此基础上利用对角回归神经网络(DRNN)在线辨识获得被控对象的逆模型作为控制器,串联在控制对象前面构成自适应逆控制系统.通过对超临界600 MW机组过热汽温对象进行仿真研究表明,该控制方案能很好地适应过热汽温对象特性的变化,并且可以有效克服对象的大惯性和非线性,获得良好的控制品质.

关键词：锅炉、自适应逆控制、过热汽温、DRNN、Jacobian信息、串级控制、神经网络

所属期刊栏目：33

分类号：TK223(蒸汽动力工程)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60974005;the National Natural Science Foundation of China60974005

在线出版日期：2013-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：54-57,63