电厂主汽温神经网络逆控制研究

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目前电力生产基本都在向大容量、高参数机组的方向发展,主汽温的惰性和延迟也变得越来越大,再加上其时变以及不确定性使得传统的PID控制很难再满足主汽温的控制要求。因此研究针对主汽温对象这样的延迟系统的先进控制策略具有重要的意义。逆动力学正作为一个新的研究领域,成为了许多应用领域研究的热点问题。因此本文从逆动力学的角度去研究主汽温这类延迟系统的控制策略。把逆模型作为控制器串联于原系统之前构成开环控制,可以避免由于反馈引起的不稳定。本文中将神经网络与逆动力学相结合,利用神经网络去辨识对象的非解析逆。
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