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针对传统神经网络PID控制系统存在的问题和不足,提出了改进措施.对于网络的结构,通过加入一层单连接的网络层,来干预网络输出所对应的PID控制器的参数.对于网络连接权值的学习策略,选择了一个实时监测系统误差的参数指标,在每个控制周期内,首先根据误差指标决定网络是否需要学习,如果不需要学习,直接采用上一控制周期的PID参数进行控制.通过对火电厂主汽温模型的仿真实验表明,改进后的神经网络PID控制系统,不论是动态性能还是静态性能都明显优于传统神经网络PID,而且网络的训练次数由改进前的7000次减少到1732次,减少了70%以上.此外,改进后的控制系统的鲁棒性也没有受到影响. 相似文献
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对火电厂主汽温控制系统来说,减温器导前区和惰性区的不同响应特性会导致主汽温波动大,进而影响到机组的经济性和安全性。作为能够快速反映炉膛燃烧状况的辐射能信号,将其引入到主汽温控制回路中,能够减少主汽温在惰性区的滞后,提高主蒸汽温度的控制品质。在某电厂480 t/h循环流化床锅炉上的试验运行表明,改进后的主汽温控制系统达到了预期效果。 相似文献
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考虑超临界锅炉过热汽温系统的非线性、大惯性、大时延等特性,建立了过热汽温喷水减温系统的非线性动态神经网络逆模型,运用机组的历史运行数据对模型进行训练与校验。以训练好的模型为基础,构建了具有PID补偿环节的神经网络逆控制器,在MATLAB平台编制了实时控制程序。借助600 MW超临界机组全仿真系统,对过热汽温进行设定值扰动、大范围变工况扰动等仿真试验。结果表明:具有PID补偿的神经网络逆控制方案可有效降低动态变负荷过程中过热汽温的控制偏差,缩短汽温控制的稳定时间,与机组原控制方案相比具有更好的控制效果。 相似文献
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模糊CMAC神经控制器能反映人脑认知的模糊性和连续性,它采用高斯函数作为模糊隶属函数,利用CMAC神经网络实现模糊推理,并可对隶属函数进行实时调整,从而使它具有自适应和学习能力.文中讨论了这种控制器参数的PSO学习算法,对电厂锅炉主蒸汽温度控制的仿真表明了FCMAC控制器及其PSO学习算法的可行性和有效性. 相似文献
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火电厂主汽温控制系统的免疫PID串级控制 总被引:11,自引:2,他引:11
火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规PID串级控制方法的主汽温系统难以获得满意的控制效果。生物免疫系统是一种在大量干扰和不确定性环境中都具有很强鲁棒性和自适应性的系统。借鉴生物免疫反馈响应过程的调节规律,提出将免疫PID串级控制策略应用到火电厂主汽温控制中,针对某超临界600MW锅炉高温过热器在4个典型工况点的仿真研究表明,该策略的控制效果优于常规的PID串级控制,它能适应对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力。图5表2参8。 相似文献
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分析了PID控制算法与热工被控对象数学模型的关系,指出误差及导数结果中包含关于热工对象的丰富信息,加强对这些信息的分析可以提高PID控制器的性能。闭环系统在阶跃扰动下的动态过程可分为两个阶段:第一个阶段是处于远离热力学平衡态的非平衡定态。在较长的时间内围绕其某个固有频率维持高阶振荡。第二个阶段是闭环系统进入了线性非平衡热力学范围,PID调节器退化为积分调节器。以系统自由能耗散率为参数,提出了基于智能积分的PID控制算法,能动态改变比例增益和积分作用,有效地提高系统快速性和稳定性。通过某锅炉主汽温对象的仿真实验表明,其性能优于常规PID控制器。 相似文献
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针对火电厂主汽温被控对象大惯性、大滞后、时变以及采用常规PID串级控制难以取得满意效果等特点,为此设计了区间Ⅱ型模糊免疫-比例串级控制系统.该系统借鉴生物免疫反馈响应过程的调节规律,并采用区间Ⅱ型模糊系统逼近免疫响应中的非线性调节函数.仿真结果表明,系统具有较强的鲁棒性和很好的控制品质. 相似文献
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针对电站锅炉这样一个非线性耦合、大滞后、多变量、多干扰的复杂对象,根据模糊控制和单神经元的特点,将单神经应用于模糊控制器中,构成神经元模糊控制器,并给出了将它应用于锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果。 相似文献
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用RBF网络整定的火电厂主汽温PID串级控制系统 总被引:9,自引:0,他引:9
火电厂主汽温具有大惯性、大迟延等特性,其动态特性随负荷而变化,采用常规的按照典型工况整定的固定参数PID串级控制难以获得满意的控制效果。为此,提出一种用RBF网络整定的PID串级主汽温控制策略,将RBF神经网络和常规PID串级控制相结合构成的智能PID控制器不仅具有常规PID控制器的特性,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:系统动态品质明显优于通常的PID串级控制,能适应对象参数的变化。具有较强的鲁棒性和自适应能力。 相似文献
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为了维持锅炉主蒸汽温度良好的控制品质,提出基于改进自适应广义预测控制(A-PIGPC)的主蒸汽温度预测控制方法。首先,对锅炉主蒸汽温度高阶模型进行降阶,建立一阶加纯滞后(FOPDT)模型,并根据实际情况考虑了输入约束条件;然后,对广义预测控制(GPC)算法的优化性能指标进行改进,使其具有PI反馈结构,采用带遗忘因子的递推最小二乘法(RLS)在线辨识模型参数,满足变工况的需要;最后,进行MATLAB仿真验证所提方法的有效性。研究表明:A-PIGPC优于常规PID和GPC、预测函数控制(PFC)控制方法,且在变工况下有较强的鲁棒性。 相似文献