基于神经网络自适应逆控制的火电厂过热汽温控制系统的研究

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【摘要】

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本文将径向基函数神经网络与控制相结合，提出了一种基于神经网络自适应逆控制的方法，设计了两个结构和学习算法完全一样的神经网络，从而解决了在线学习难题。将该方法应用于火电

【作者】

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王建国

【机构】

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淮阴工学院电子与电气工程学院,东南大学能源与环境学院

【出处】

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科技信息

【发表日期】

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2011年36期

【关键词】

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径向基函数神经网络自适应逆控制过热汽温鲁棒性

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本文将径向基函数神经网络与控制相结合，提出了一种基于神经网络自适应逆控制的方法，设计了两个结构和学习算法完全一样的神经网络，从而解决了在线学习难题。将该方法应用于火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，且控制性能比常规串级控制系统有较大的提高。

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