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基于BP神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
通过将BP神经网络和常规PID控制器结合,提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。将这种方法应用于主汽温控制,可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性,并能够克服对象在运行中参数变化的影响,获得良好的控制品质。仿真试验表明该系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。 相似文献
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通过将RBF神经网络和常规PID控制器结合,提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。将这种方法应用于主汽温控制,可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性,并能够克服对象在运行中参数变化的影响,获得良好的控制品质。仿真试验表明:所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。 相似文献
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过热蒸汽温度是火力发电厂热力系统中的重要参数,蒸汽温度控制品质的优劣直接影响整个机组的安全和经济运行.由于过热汽温对象具有大延迟、大惯性、时变性和非线性等特点,目前通常采用的传统 PID控制很难获得满意的控制效果.文章将人工神经网络汽温预测模块与常规 PID 算法结合,采用国电智深 DCS系统开发外挂汽温优化控制软件,并应用于实际600 MW 亚临界机组过热汽温控制,经现场调试取得了良好的控制品质。 相似文献
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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. 相似文献
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为克服大型电站锅炉汽温的大延迟,大滞后特性,提高汽温自动控制品质,在汽温控制中应用多变量模型预测技术替代常规的PID(比例、积分、微分)控制。根据工程实际应用情况,分析多变量模型预测控制技术在几种典型600MW电站锅炉汽温控制系统中的实施效果,相比较常规的PID控制技术,应用多变量模型预测控制技术能够明显提高汽温控制品质。 相似文献
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