基于混沌遗传算法的主汽温系统RBF-PID控制
针对火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延等特性,提出一种基于混沌遗传算法的径向基函数神经网络整定PID参数的控制策略.利用遗传算法优化神经网络权系数,同时利用混沌优化方法的局部快速搜索能力,实现全局最优化.该控制策略不仅具有常规PID串级控制的特性,而且具有智能控制器的自学习能力,增强了系统对不确定因素的适应性.仿真研究结果表明,这种方法具有全局优化的能力,对PID控制的参数优化设计是成功和有效的,系统动态品质明显优于通常的PID串级控制,系统控制性能得到了较大提高.
径向基函数神经网络、主汽温控制系统、混沌优化、遗传算法、PID
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TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金50776005
2008-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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