【摘 要】
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针对大型火电机组具有控制对象复杂、非线性、大滞后、模型难以建立等特点,设计协调控制系统的控制策略.小波神经网络具有良好的函数逼近能力和模式分类能力,广义预测控制对
【基金项目】
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国家自然科学基金;内蒙古自然科学基金重点项目
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针对大型火电机组具有控制对象复杂、非线性、大滞后、模型难以建立等特点,设计协调控制系统的控制策略.小波神经网络具有良好的函数逼近能力和模式分类能力,广义预测控制对比较复杂的工业生产过程呈现良好的控制性能和鲁棒性.通过训练小波神经网对大型火电机组建模得到预测模型,然后利用了模型辨识过程中已获得的数据,计算广义预测控制率,避免了广义预测控制求解丢番图方程带来在线计算量较大的缺陷.仿真结果表明,该方法能保证功率、主蒸汽压力快速平稳地跟踪其设定值,具有较好的鲁棒性,为解决大型单元机组协调控制问题提供了一条有效的途径.
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