采用非线性模块的BP神经网络PID水位预测控制

郭清; 孙蓉; 徐立芳; 唐明

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采用非线性模块的BP神经网络PID水位预测控制

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因非线性时变控制系统造成的滞后,压水堆核电厂蒸汽发生器(SG)水位控制会引起的较大惯性或耦合,对此提出一种基于非线性模块的BP神经网络PID控制预测模块。采用BP神经网络模型作为非线性预测模块,调用SG水位PID控制运行数据作为非线性预测模块的训练样本;提取BP神经网络模型的输出数据作为BP神经网络PID的输入数据,多重优化BP神经网络的权值及阈值,缩小修正差值逼近系统整定值;构建SG水位非线性模块的预测数值与系统运行数据之间的非线性映射关系,修正带有预测判断方向的阈值,实现在线动态调整输出PID各参数的最优值。实验结果表明,预测模块可有效缩短系统的稳定阶跃响应周期,具有较高的计算精度。

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来源
《实验室研究与探索》 |2022年第8期|128-133|共6页
作者
郭清; 孙蓉; 徐立芳; 唐明;
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作者单位

哈尔滨工程大学工程训练中心;

哈尔滨工程大学智能科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
BP神经网络; 非线性模块; PID控制; 蒸汽发生器; 水位预测;

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