基于ECA的模糊CCC神经网络控制及其在锅炉控制中的应用

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在模糊CCC算法的基础上提出了一种改进措施,并通过理论分析和仿真分析说明了改进的模糊CCC算法的有效性;构造了神经网络实现了改进的模糊CCC算法——模糊CCC神经网络,给出了模糊CCC神经网络的学习算法;同时针对常规遗传算法(GA)的不足,提出了一种嵌入式协同进化算法(ECA),给出了其数学模型,同时给出了自适应交叉、变异算子以提高算法效率;结合ECA算法全局搜索能力强和BP算法局部搜索能力强的特点,提出了一种基于ECA的模糊CCC神经网络控制器的优化策略;针对汽包水位的特性以及传统方法的弊端,最后将该控制策略应用于锅炉汽包水位控制系统,并引入前馈模糊控制器来克服“虚假水位”现象,最后给出了仿真结果,验证了该控制策略的有效性与优越性。
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