基于粗糙集的自适应模糊神经网络用于循环流化床锅炉床温控制的研究

• 作者: 李国强 杨成民 牛培峰
• 来源期刊: 热力发电
• 关键词: CFB锅炉 床温控制 粗糙集 自适应 模糊神经网络 PID控制器
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 发电技术论坛
• 页码范围: 101-104
• 页数: 4页
• 分类号: TK229.6|TP18|TK323
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3364.2012.07.101

摘要

针对循环流化床(CFB)锅炉床温的非线性、大惯性和大延迟等特性,提出了1种基于粗糙集的自适应模糊神经网络的床温控制方法,并且通过大量已知数据的学习得到模糊规则及其隶属度函数.为了减少规则的数目,提高数据的学习效率,引入了粗糙集,从采集数据中提取最小规则集,从而解决了自适应模糊神经网络中的规则爆炸问题.以CFB锅炉床温为控制对象,对基于粗糙集的自适应模糊神经网络控制器进行仿真比较.结果表明,该控制器控制效果优于常规PID控制器,但稳态误差较常规PID控制器大,其稳态误差小于1.7％,在允许范围内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国强	燕山大学电气工程学院	56	266	9.0	14.0
2	牛培峰	燕山大学电气工程学院	64	595	13.0	21.0
3	杨成民	哈尔滨电力职业技术学院仿真室	3	10	2.0	3.0