系统仿真学报
繫統倣真學報
계통방진학보
JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION
2004年
8期
1828-1830,1834
,共4页
径向基函数%神经网络%控制%电厂%过热汽温系统
徑嚮基函數%神經網絡%控製%電廠%過熱汽溫繫統
경향기함수%신경망락%공제%전엄%과열기온계통
采用RBF神经网络直接构成神经网络控制器,将在线学习和控制相结合,这种方法不需要增加另一个神经网络对系统进行在线辨识,也不需要预先确定神经网络控制器的结构.通过将该方法应用于电厂过热汽温系统的控制进行仿真研究并与常规PID串级控制系统进行比较,结果表明控制系统的性能得到较大的提高.
採用RBF神經網絡直接構成神經網絡控製器,將在線學習和控製相結閤,這種方法不需要增加另一箇神經網絡對繫統進行在線辨識,也不需要預先確定神經網絡控製器的結構.通過將該方法應用于電廠過熱汽溫繫統的控製進行倣真研究併與常規PID串級控製繫統進行比較,結果錶明控製繫統的性能得到較大的提高.
채용RBF신경망락직접구성신경망락공제기,장재선학습화공제상결합,저충방법불수요증가령일개신경망락대계통진행재선변식,야불수요예선학정신경망락공제기적결구.통과장해방법응용우전엄과열기온계통적공제진행방진연구병여상규PID천급공제계통진행비교,결과표명공제계통적성능득도교대적제고.
