基于BP神经网络和GA-PID的超超临界锅炉系统解耦控制研究
【出 处】:
【作 者】:
孙宇贞
张婷
李朵朵
李康
【摘 要】直流锅炉运行中,给水调节和燃料调节十分重要,但其各变量之间存在强耦合关系.本文针对1 000MW超超临界机组直流锅炉中燃料和给水协调控制对象参数多变、强耦合的特点,提出了一种改进权值调整的BP神经网络分散解耦智能方法,实现系统解耦,然后采用遗传算法PID(GA-PID)控制方法对解耦后近似独立的两组对象进行控制.仿真结果表明:BP神经网络分散解耦算法具有很强的非线性映射能力和自适应解耦能力,GA-PID具有良好的控制效果,所设计的系统具有较强的鲁棒性,解耦控制方案能够达到理想的效果.
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