| 基于混合学习算法的RBF神经网络主蒸汽温度控制 |
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| 引用本文： | 王杰,姜国强,王栓.基于混合学习算法的RBF神经网络主蒸汽温度控制[J].热力发电,2009,38(2). |
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| 作者姓名： | 王杰 姜国强 王栓 |
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| 作者单位： | 郑州大学电气工程学院,河南,郑州,450001 |
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| 基金项目： | 河南省杰出科研人才创新工程项目，河南省教育厅自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对火电厂主蒸汽温度的大迟延、模型不确定性特点,提出一种使用径向基(RBF)神经网络整定PID串级主蒸汽温度控制策略.采用一种最近邻聚类法和梯度下降法相结合的混合学习算法构造RBF神经网络,在线辨识被控对象并对PID主控制器参数进行在线调整.仿真结果表明,基于混合学习算法的RBF神经网络PID控制器具有控制精度高、响应速度快的优点,系统动态品质优于常规算法的RBF神经网络PID控制.
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| 关 键 词： | 火电厂 主蒸汽温度 控制 最近邻聚类法 梯度下降法 混合学习算法 RBF神经网络 |
MAIN STEAM TEMPERATURE CONTROL USING RBF NEURAL NETWORK BASED ON HYBRID LEARNING ALGORITHM |
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| WANG Jie,JIANG Guo-qiang,WANG Shuan.MAIN STEAM TEMPERATURE CONTROL USING RBF NEURAL NETWORK BASED ON HYBRID LEARNING ALGORITHM[J].Thermal Power Generation,2009,38(2). |
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| Authors: | WANG Jie JIANG Guo-qiang WANG Shuan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | PID |
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