基于改进PSO算法的过热汽温神经网络预测控制

• 作者: 刘一福 朱志国 王晓伟 肖本贤
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 改进PSO算法 RBF神经网络 优化策略 神经网络预测控制 过热汽温
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 569-573
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 3917字
• 语种: 中文

摘要

将改进粒子群优化算法(MPSO)融合到神经网络预测控制中,提出了基于MPSO-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于MPSO算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制,构造了基十神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到的预测模型、滚动优化算法、反馈校正、仿真参数设置问题等进行了分析,给出了MPSO算法的粒子编码、操作设计和混合优化算法步骤.对某超临界600 MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制,进行了仿真试验,结果表明该方法具有良好的性能指标和应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓伟	合肥工业大学自动化研究所	6	105	4.0	6.0
2	刘一福	安徽省电力科学研究院热控自动化所	18	240	9.0	15.0
3	肖本贤	合肥工业大学自动化研究所	94	939	18.0	27.0
4	朱志国	合肥工业大学自动化研究所	3	112	3.0	3.0