| 基于神经网络在线学习的过热汽温自适应控制系统 |
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| 引用本文： | 刘志远,吕剑虹,陈来九. 基于神经网络在线学习的过热汽温自适应控制系统[J]. 中国电机工程学报, 2004, 24(4): 179-183 |
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| 作者姓名： | 刘志远 吕剑虹 陈来九 |
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| 作者单位： | 1. 东南大学动力工程系,江苏,南京,210096;南京工程学院,江苏,南京,210013
2. 东南大学动力工程系,江苏,南京,210096 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(50076008);江苏省青年科技基金项目(BQ2000002). |
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| 摘 要： | 将反馈误差学习控制与径向基函数神经网络相结合，提出了一种基于神经网络在线学习的自适应控制方法，神经网络控制器利用常规控制器的输出增量作为误差信号进行在线学习，实现对常规PID控制器的补偿，使控制系统能够适应对象的非线性和时变特性。将该方法应用于电厂过热汽温控制系统进行仿真研究，结果表明该方法能较好地适应对象特性的变化，且控制系统的性能比常规串级控制系统有较大的提高。
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| 关 键 词： | 过热汽温 自适应控制系统 神经网络 在线学习 非线性函数 |
| 文章编号： | 0258-8013(2004)04-0179-05 |
| 修稿时间： | 2003-08-20 |
SUPER-HEATED STEAM TEMPERATURE ADAPTIVE CONTROL SYSTEM BASED ON NEURAL NETWORK ONLINE LEARNING |
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