基于Smith预估补偿的RBF神经网络的锅炉燃烧系统解耦控制

• 作者: 周燕弟 李勇 章家岩 高锦
• 来源期刊: 江汉大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 燃烧控制系统 耦合 解耦
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化及控制系统
• 页码范围: 407-415
• 页数: 9页
• 分类号: TK229.6
• 字数: 3988字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16389/j.cnki.cn42-1737/n.2019.05.004

摘要

锅炉燃烧控制系统是火力发电厂单元机组的主要控制系统之一,具有较大延时、变动负荷、多扰动、非线性的特点,并且其中的变量之间都具有耦合关系,因此,很难建立精确的控制模型.为此,提出了一种新的解耦方法,引入解耦参数,实现系统的解耦控制,并且在MATLAB环境下对燃烧控制系统进行了仿真,通过仿真结果可以看出,系统的控制精度大大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章家岩	安徽工业大学电气与信息工程学院	81	314	9.0	14.0
2	高锦	安徽工业大学电气与信息工程学院	4	7	2.0	2.0
3	李勇		4	5	2.0	2.0
4	周燕弟		4	3	1.0	1.0