改进的神经网络PID火电厂主汽温控制研究
【出 处】:
【作 者】:
高昆仑
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梁宵
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王杰
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张衡
【摘 要】针对传统神经网络PID控制系统存在的问题和不足,提出了改进措施。对于网络的结构,通过加入一层单连接的网络层,来干预网络输出所对应的PID控制器的参数。对于网络连接权值的学习策略,选择了一个实时监测系统误差的参数指标,在每个控制周期内,首先根据误差指标决定网络是否需要学习,如果不需要学习,直接采用上一控制周期的PID参数进行控制。通过对火电厂主汽温模型的仿真实验表明,改进后的神经网络PID控制系统,不论是动态性能还是静态性能都明显优于传统神经网络PID,而且网络的训练次数由改进前的7000次减少到1732次,减少了70%以上。此外,改进后的控制系统的鲁棒性也没有受到影响。