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神经网络广义预测控制在单元机组中的应用

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大型火电机组具有控制对象复杂、非线性、大滞后、模型难以建立等特点,用传统的控制方法很难得到最佳的运行效果.而在神经网络建模的基础上,采用多变量广义预测控制策略,具有适用范围广、鲁棒性强等优点,可有效弥补上述不足.采用变步长法和引入动量项相结合的BP算法建模,经过在线滚动优化和反馈校正,可实现预测控制.仿真结果表明了其有效性.

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来源
《2006中国控制与决策学术年会》|2006年|113-116|共4页
会议地点天津
作者
凌呼君; 曹永军; 潘立鑫;
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作者单位

中国航空学会;

中国自动化学会;

中国系统仿真学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类控制设备;
关键词
神经网络; 广义预测控制; 单元机组; 火电厂;

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