基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的預(yù)測函數(shù)控制及其在火電廠的應(yīng)用.pdf

1、現(xiàn)代火電機(jī)組控制對象具有多變量、時變、非線性、時延和耦合等特點(diǎn),難以建立精確的數(shù)學(xué)模型,采用常規(guī)PID控制手段難以取得良好的控制效果?；诂F(xiàn)代控制理論的控制方案因其對模型的精度要求高,難以廣泛地應(yīng)用于電廠熱工過程中。隨著發(fā)電機(jī)組向著大容量、高參數(shù)方向發(fā)展及各種新型發(fā)電方式的出現(xiàn),電廠中各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的特性越來越復(fù)雜而其對控制品質(zhì)的要求越來越高,急需新的控制技術(shù)來對其進(jìn)行有效的控制。預(yù)測函數(shù)控制是第三代模型預(yù)測控制算法,具有在線計(jì)算量小、跟蹤

2、快速、對模型要求低、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表示任意非線性映射關(guān)系和學(xué)習(xí)等能力,通過恰當(dāng)選擇網(wǎng)絡(luò)層次和隱層單元數(shù),能夠以任意精度逼近連續(xù)函數(shù)及其各階導(dǎo)數(shù)。為時變、非線性對象的動態(tài)特性的辨識提供了簡單有效的方法,解決了時變、非線性對象控制中的瓶頸問題。因此基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的預(yù)測函數(shù)控制策略是解決現(xiàn)代電廠中控制難題的一種有效途徑。本文緊密結(jié)合我國火電廠的實(shí)際情況,以解決電廠實(shí)際運(yùn)行中存在的控制問題為出發(fā)點(diǎn),抓住電廠熱工控制系統(tǒng)普遍存

3、在的大滯后和時變特性等特點(diǎn),在已有預(yù)測函數(shù)控制算法的基礎(chǔ)上,提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的預(yù)測函數(shù)控制算法:將基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PFC控制和傳統(tǒng)PID控制相復(fù)合,應(yīng)用于鍋爐全程給水控制仿真研究;將混合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PFC控制應(yīng)用于鍋爐水處理仿真,實(shí)現(xiàn)了非線性模型的仿真研究;將局部人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模型PFC控制應(yīng)用于過熱氣溫控制仿真研究;將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制和神經(jīng)PFC控制應(yīng)用于負(fù)荷仿真,設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制器,實(shí)現(xiàn)了慢時變、多變量、強(qiáng)耦