基于神经网络的秸秆炉主汽温控制研究

【摘要】： 秸秆锅炉过热汽温控制系统是提高机组热效率和保证机组安全运行的重要组成部分,过热蒸汽温度的干扰因素很多、很频繁且扰动量很大,在各种扰动作用下,过热蒸汽温度动态特性具有大迟延、大惯性、时变性和非线性的特点。针对复杂热工过程的非线性特性,本文提出了一种基于免疫原理的径向基函数神经网络的非线性模型辨识,利用这种RBF神经网络进行进行复杂热工过程的非线性模型辨识。仿真研究表明,这种建模不仅计算量小、精度高,而且辨识的非线性模型可以拟合多个线性模型,消除热工过程不同负荷下线性模型的频繁切换时的震荡,实现多模型的优化控制。 【关键词】：神经网络 多模型 非线性 过热汽温 系统辨识
【学位授予单位】：华北电力大学（河北）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TP273
【目录】：

• 中文摘要4
• 英文摘要4-7
• 第一章 引言7-16
• 1.1 研究背景与意义7-8
• 1.2 多模型控制研究概述8-10
• 1.3 神经网络概述10-15
• 1.4 本文要做的工作15-16
• 第二章 过热汽温系统建模16-27
• 2.1 控制系统综述16-20
• 2.1.1 过热蒸汽温度控制系统的模型和特性16-17
• 2.1.2 静态特性17-18
• 2.1.3 动态特性18-20
• 2.2 影响过热汽温变化的扰动因素分析20-21
• 2.3 系统辨识基本理论21-24
• 2.4 闭环系统辨识24-25
• 2.5 模型辨识25-26
• 2.6 本章小结26-27
• 第三章 神经网络模型的控制系统研究27-35
• 3.1 引言27-28
• 3.2 神经网络建模28-33
• 3.2.1 RBF 神经网络28
• 3.2.2 最近邻聚类算法28-29
• 3.2.3 RBF 神经网络在线建模29-33
• 3.3 仿真研究33-34
• 3.3.1 神经网络模型输出与实际输出比较33-34
• 3.3.2 变负荷实际输出与神经网络模型输出比较:34
• 3.4 总结34-35
• 第四章 基于神经网络控制器的主汽温控制系统研究35-46
• 4.1 引言35-36
• 4.2 RBF 神经网络的数学基础36-37
• 4.3 RBF 网的学习方法37-41
• 4.4 基于 RBF 神经网络控制器的控制系统41-42
• 4.5 仿真研究42-45
• 4.5.1 与常规PID 控制系统比较42-43
• 4.5.2 扰动试验43-44
• 4.5.3 变工况试验44-45
• 4.6 结论45-46
• 第五章 全文总结与分析46-48
• 5.1 全文总结46-47
• 5.2 尚需要进一步完善的工作47-48
• 致谢48-49
• 参考文献49-54
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况54

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