基于神经网络预测自整定PID在锅炉主汽温控制中的应用

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针对火电厂主汽温被控对象的大延迟、模型的不确定性,设计了基于预测神经网络的主汽温控制系统,系统结构为串级系统,内回路采用常规的PID控制,外回路采用带非线性预测神经网络PID控制器,学习算法为改进的BP算法,对系统在多种工况下仿真的结果表明,该系统在控制品质、鲁棒性方面都明显优于常规PID控制系统,可知在过程控制领域中,神经网络在处理困难问题上,有良好的发展潜力.
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