基于混沌粒子群的神经网络主汽温控制系统

摘要：

研究火电厂锅炉主蒸汽温度控制优化问题,针对主汽温对象具有大惯性、大迟延、时变性和非线性系统,由于存在实时性和实时性差,传统的PID控制难以获得很好的控制效果,提出一种混沌粒子群优化神经网络的主汽温控制方法.采用RBF神经网络对PID参数进行在线整定,并通过混沌粒子群算法对RBF神经网络初始参数进行优化,不仅具有RBF神经网络的自适应能力,同时具有常规PID串级控制的特性,增强了系统对不确定因素的适应性.仿真结果表明,控制算法具有较好的鲁棒性和控制品质,抗干扰能力强,可为锅炉主蒸汽温度优化控制提供参考.

关键词：主汽温控制、混沌粒子群算法、神经网络

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省道路载运工具新技术应用重点实验室开发基金BM2008206009

在线出版日期：2012-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：322-325