模糊神经网络控制在汽温系统中的应用

2012年04月10日10:38:10 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

牛培峰，郭兴华，孟凡东
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室，河北秦皇岛

摘　　　要：针对采用常规ＰＩＤ串级控制方法控制火电厂过热汽温系统难以获得满意的控制效果的问题，将模糊控制和神经网络相结合，详细介绍了模糊神经网络控制器的设计过程，利用神经网络实现模糊推理，并对隶属函数进行调整，从而使其具有自适应和学习能力。将其应用于过热汽温控制系统中，仿真研究表明该方法能较好地适应对象特性的变化，基本上可以消除振荡，具有超调量小，鲁棒性强等特点，且控制系统的性能比常规串级控制系统有较大的提高。

关　键　词：火电厂；过热汽温；串级控制；模糊神经网络

１　引　言
火电厂锅炉过热汽温（主汽温）是锅炉的主要参数之一，对电厂的安全经济运行有重大影响［１］。过热汽温控制系统大多数采用串级ＰＩＤ控制方式，该控制算法简单、鲁棒性强、可靠性高，但是由于大多数工业过程往往表现出非线性、时变、迟延等特性，因而采用固定参数的线性ＰＩＤ控制器常常不能获得满意的控制效果。同时，随着机组向着大容量，高参数的方向发展，主汽温对象也越来越复杂，大惯性、大迟延和时变特性给蒸汽温度调节带来很大困难［２３］。本文提出了将模糊神经网络控制器（ＦＮＮＣ）作为主调节器的新型过热汽温控制系统，并且将其与采用常规ＰＩＤ串级控制系统进行了比较，同时，仿真结果表明基于模糊神经网络控制的过热汽温控制系统有了较强的适应性和鲁棒性，提高了控制系统的自调整、自学习的性能，有效地改善了系统的动态性能。

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