超临界机组燃水比GAP-DRFNN的优化控制

• 作者: 周洪煜 张振华 汪正海 童明伟
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 燃水比 动态递归模糊神经网络 生长-剪枝 变结构控制 超临界机组
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 84-90
• 分类号: TK223.7
• 语种: 中文

摘要

分析某厂直流锅炉燃水比控制系统,设计出基于生长-剪枝动态递归模糊神经网络(Growing and pruning dynamic recurrent fuzzy neural network,GAP-DRFNN)的燃水比优化控制系统,GAP-DRFNN以汽水分离器出口工质温度偏差最小为导出信号,综合学习燃水比控制主要状态参数,实时输出燃水比最佳控制量.随着当前主要相关状态参数的输入,GAP-DRFNN通过结构学习,自动增加和修剪神经元,而且根据梯度下降法,动态调整网络的隶属函数参数以及神经网络递归权值.实验结果表明:此方案中燃水比控制可兼顾快速性和准确性,在变工况时系统仍具有优异的动静态性能,控制效果优于传统PID控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童明伟	重庆大学动力工程学院	109	885	16.0	23.0
2	周洪煜	重庆大学动力工程学院	39	291	8.0	15.0
3	汪正海	重庆大学动力工程学院	3	53	2.0	3.0
4	张振华		3	17	2.0	3.0