电力自动化设备
電力自動化設備
전력자동화설비
ELECTRIC POWER AUTOMATION EQUIPMENT
2013年
9期
54-57,63
,共5页
锅炉%自适应逆控制%过热汽温%DRNN%Jacobian信息%串级控制%神经网络
鍋爐%自適應逆控製%過熱汽溫%DRNN%Jacobian信息%串級控製%神經網絡
과로%자괄응역공제%과열기온%DRNN%Jacobian신식%천급공제%신경망락
boilers%adaptive inverse control%superheated steam temperature%DRNN%Jacobian information%cascading control%neural networks
针对火电厂锅炉过热汽温对象,将神经网络辨识技术和自适应逆控制技术相结合,提出了一种过热汽温自适应逆控制方案.该方案首先利用RBF神经网络在线辨识被控对象模型获得其Jacobian信息,在此基础上利用对角回归神经网络(DRNN)在线辨识获得被控对象的逆模型作为控制器,串联在控制对象前面构成自适应逆控制系统.通过对超临界600 MW机组过热汽温对象进行仿真研究表明,该控制方案能很好地适应过热汽温对象特性的变化,并且可以有效克服对象的大惯性和非线性,获得良好的控制品质.
針對火電廠鍋爐過熱汽溫對象,將神經網絡辨識技術和自適應逆控製技術相結閤,提齣瞭一種過熱汽溫自適應逆控製方案.該方案首先利用RBF神經網絡在線辨識被控對象模型穫得其Jacobian信息,在此基礎上利用對角迴歸神經網絡(DRNN)在線辨識穫得被控對象的逆模型作為控製器,串聯在控製對象前麵構成自適應逆控製繫統.通過對超臨界600 MW機組過熱汽溫對象進行倣真研究錶明,該控製方案能很好地適應過熱汽溫對象特性的變化,併且可以有效剋服對象的大慣性和非線性,穫得良好的控製品質.
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