基于人工神經網(wǎng)絡技術的預測函數(shù)控制及其在火電廠的應用.pdf

1、現(xiàn)代火電機組控制對象具有多變量、時變、非線性、時延和耦合等特點,難以建立精確的數(shù)學模型,采用常規(guī)PID控制手段難以取得良好的控制效果?；诂F(xiàn)代控制理論的控制方案因其對模型的精度要求高,難以廣泛地應用于電廠熱工過程中。隨著發(fā)電機組向著大容量、高參數(shù)方向發(fā)展及各種新型發(fā)電方式的出現(xiàn),電廠中各生產環(huán)節(jié)的特性越來越復雜而其對控制品質的要求越來越高,急需新的控制技術來對其進行有效的控制。預測函數(shù)控制是第三代模型預測控制算法,具有在線計算量小、跟蹤

2、快速、對模型要求低、魯棒性強等優(yōu)點;神經網(wǎng)絡具有表示任意非線性映射關系和學習等能力,通過恰當選擇網(wǎng)絡層次和隱層單元數(shù),能夠以任意精度逼近連續(xù)函數(shù)及其各階導數(shù)。為時變、非線性對象的動態(tài)特性的辨識提供了簡單有效的方法,解決了時變、非線性對象控制中的瓶頸問題。因此基于人工神經網(wǎng)絡技術的預測函數(shù)控制策略是解決現(xiàn)代電廠中控制難題的一種有效途徑。本文緊密結合我國火電廠的實際情況,以解決電廠實際運行中存在的控制問題為出發(fā)點,抓住電廠熱工控制系統(tǒng)普遍存

3、在的大滯后和時變特性等特點,在已有預測函數(shù)控制算法的基礎上,提出了基于人工神經網(wǎng)絡技術的預測函數(shù)控制算法:將基于人工神經網(wǎng)絡的PFC控制和傳統(tǒng)PID控制相復合,應用于鍋爐全程給水控制仿真研究;將混合人工神經網(wǎng)絡自適應PFC控制應用于鍋爐水處理仿真,實現(xiàn)了非線性模型的仿真研究;將局部人工神經網(wǎng)絡多模型PFC控制應用于過熱氣溫控制仿真研究;將神經網(wǎng)絡解耦控制和神經PFC控制應用于負荷仿真,設計了神經網(wǎng)絡解耦控制器,實現(xiàn)了慢時變、多變量、強耦