【摘 要】
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二次再热机组再热汽温模型精度对其稳定控制有着重要的影响。由于二次再热系统多变量、强耦合、大迟延的特性,传统机理建模或数学模型辨识的效果并不理想。本文提出了一种小
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二次再热机组再热汽温模型精度对其稳定控制有着重要的影响。由于二次再热系统多变量、强耦合、大迟延的特性,传统机理建模或数学模型辨识的效果并不理想。本文提出了一种小波神经网络、动量梯度法、粒子群和免疫算法相结合的二次再热机组再热汽温建模方法,在免疫粒子群开始时使用动量梯度法优化初始种群,在免疫粒子群算法收敛缓慢时使用动量梯度法进行局部细调。与其他几种网络权值优化算法进行仿真对比表现良好,改善了小波神经网络权值系数易陷入局部最优的缺陷,提高了网络性能,最后用于二次再热汽温建模中。
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