模糊神经网络控制器用于电站主汽压控制的研究

• 作者: 张永苗 袁镇福 赵鸣志 郑景军 高夫燕
• 来源期刊: 能源工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 自适应 仿真 NNI FNNC
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 12-15
• 页数: 4页
• 分类号: TK223.7+4
• 字数: 2262字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-3950.2004.06.003

摘要

锅炉的燃烧过程是一个多参数、非线性、时变以及变量强耦合的过程,很难建立被控对象的准确数学模型.根据主汽压被控对象的动态特性,设计了一个模糊神经网络自适应控制系统,引用模糊高斯基函数神经网络结构,并采用基于变尺度优化学习算法的改进型学习算法,其学习信号由神经网络辨识器(NNI)提供.利用神经网络的非线性映射能力,能很好的解决被制对象的动态特性具有非线性、时变性、参数可变等问题.仿真对比试验表明,主汽压控制系统引入模糊神经网络控制器(FNNC)后,系统的响应速度变快,调节精度提高.该控制器的适应性、鲁棒性也明显优于常规PID控制器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁镇福	浙江大学能源清洁利用与环境工程教育部重点实验室	35	749	15.0	27.0
2	高夫燕	浙江大学能源清洁利用与环境工程教育部重点实验室	20	151	6.0	12.0
3	赵鸣志	浙江大学能源清洁利用与环境工程教育部重点实验室	2	12	2.0	2.0
4	张永苗	浙江大学能源清洁利用与环境工程教育部重点实验室	2	7	1.0	2.0
5	郑景军	浙江大学能源清洁利用与环境工程教育部重点实验室	1	7	1.0	1.0