神经网络在锅炉温度控制系统中的应用

李烨; 屈宝存; 冯苹苹

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针对国内电厂锅炉温度控制系统存在大惯性、大滞后等特性,采用RBF神经网络与有源自回归模型(RBF-ARX)相结合的方法对其非线性系统进行优化.利用RBF-ARX模型对锅炉的非线性温度系统进行建模,并且与传统PID控制和基于径向基函数神经网络的PID控制进行比较.Matlab仿真试验表明,该方法能够使系统输出在较短时间内达到平稳状态,使系统的控制性能得到了显著提高.

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来源
《自动化仪表》 |2013年第10期|55-59|共5页
作者
李烨; 屈宝存; 冯苹苹;
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作者单位

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001;

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001;

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
温度控制; 非线性系统; RBF神经网络; 有源自回归模型; Matlab仿真;

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