锅炉温度系统的神经网络预测-PID串联控制

• 作者: 张燕 杨立平 杨鹏 王桂玲
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 预测控制 锅炉温度 串联PID
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 过程控制技术及应用
• 页码范围: 175-177
• 分类号: TP273
• 字数: 2844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2011.02.004

摘要

针对锅炉温度系统的非线性、滞后、时变等特性,提出了一种串联控制策略.提出基于神经网络的微分型预测控制算法,该方法的突出优点是能够加快调节时间.在此基础上结合常规PID控制器构成了预测-PID串联控制,这种串联控制的方法既有基于神经网络的预测控制在实时系统中抗干扰能力强的优点,又充分利用了PID控制方法响应速度快的特点.通过对锅炉温度系统的实时控制实验,证明了所提方法的有效性,极大地提高了系统的控制品质.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨鹏	河北工业大学电气与自动化学院	162	1021	16.0	23.0
2	张燕	河北工业大学电气与自动化学院	55	238	8.0	13.0
3	王桂玲	河北工业大学电气与自动化学院	1	4	1.0	1.0
4	杨立平	河北工业大学人事处	4	21	3.0	4.0