基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的秸稈爐主汽溫控制研究

【摘要】： 秸稈鍋爐過(guò)熱汽溫控制系統(tǒng)是提高機(jī)組熱效率和保證機(jī)組安全運(yùn)行的重要組成部分,過(guò)熱蒸汽溫度的干擾因素很多、很頻繁且擾動(dòng)量很大,在各種擾動(dòng)作用下,過(guò)熱蒸汽溫度動(dòng)態(tài)特性具有大遲延、大慣性、時(shí)變性和非線性的特點(diǎn)。針對(duì)復(fù)雜熱工過(guò)程的非線性特性,本文提出了一種基于免疫原理的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性模型辨識(shí),利用這種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行進(jìn)行復(fù)雜熱工過(guò)程的非線性模型辨識(shí)。仿真研究表明,這種建模不僅計(jì)算量小、精度高,而且辨識(shí)的非線性模型可以擬合多個(gè)線性模型,消除熱工過(guò)程不同負(fù)荷下線性模型的頻繁切換時(shí)的震蕩,實(shí)現(xiàn)多模型的優(yōu)化控制。 【關(guān)鍵詞】：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多模型 非線性 過(guò)熱汽溫 系統(tǒng)辨識(shí)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)（河北）
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TP273
【目錄】：

• 中文摘要4
• 英文摘要4-7
• 第一章 引言7-16
• 1.1 研究背景與意義7-8
• 1.2 多模型控制研究概述8-10
• 1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述10-15
• 1.4 本文要做的工作15-16
• 第二章 過(guò)熱汽溫系統(tǒng)建模16-27
• 2.1 控制系統(tǒng)綜述16-20
• 2.1.1 過(guò)熱蒸汽溫度控制系統(tǒng)的模型和特性16-17
• 2.1.2 靜態(tài)特性17-18
• 2.1.3 動(dòng)態(tài)特性18-20
• 2.2 影響過(guò)熱汽溫變化的擾動(dòng)因素分析20-21
• 2.3 系統(tǒng)辨識(shí)基本理論21-24
• 2.4 閉環(huán)系統(tǒng)辨識(shí)24-25
• 2.5 模型辨識(shí)25-26
• 2.6 本章小結(jié)26-27
• 第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的控制系統(tǒng)研究27-35
• 3.1 引言27-28
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模28-33
• 3.2.1 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28
• 3.2.2 最近鄰聚類算法28-29
• 3.2.3 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線建模29-33
• 3.3 仿真研究33-34
• 3.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出與實(shí)際輸出比較33-34
• 3.3.2 變負(fù)荷實(shí)際輸出與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出比較:34
• 3.4 總結(jié)34-35
• 第四章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的主汽溫控制系統(tǒng)研究35-46
• 4.1 引言35-36
• 4.2 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)36-37
• 4.3 RBF 網(wǎng)的學(xué)習(xí)方法37-41
• 4.4 基于 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的控制系統(tǒng)41-42
• 4.5 仿真研究42-45
• 4.5.1 與常規(guī)PID 控制系統(tǒng)比較42-43
• 4.5.2 擾動(dòng)試驗(yàn)43-44
• 4.5.3 變工況試驗(yàn)44-45
• 4.6 結(jié)論45-46
• 第五章 全文總結(jié)與分析46-48
• 5.1 全文總結(jié)46-47
• 5.2 尚需要進(jìn)一步完善的工作47-48
• 致謝48-49
• 參考文獻(xiàn)49-54
• 在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參加科研情況54

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