基于神经网络在线学习的过热汽温自适应控制系统

• 作者: 刘志远 吕剑虹 陈来九
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 反馈误差学习 径向基函数 神经网络 自适应控制 过热汽温
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 热力工程
• 页码范围: 179-183
• 页数: 5页
• 分类号: TP273|TK323
• 字数: 4213字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2004.04.033

摘要

将反馈误差学习控制与径向基函数神经网络相结合,提出了一种基于神经网络在线学习的自适应控制方法,神经网络控制器利用常规控制器的输出增量作为误差信号进行在线学习,实现对常规PID控制器的补偿,使控制系统能够适应对象的非线性和时变特性.将该方法应用于电厂过热汽温控制系统进行仿真研究,结果表明该方法能较好地适应对象特性的变化,且控制系统的性能比常规串级控制系统有较大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕剑虹	东南大学动力工程系	92	2074	25.0	43.0
2	刘志远	东南大学动力工程系	19	572	8.0	19.0
6	陈来九	东南大学动力工程系	14	778	12.0	14.0