【摘 要】
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针对锅炉过热汽:温被控对象大惯性、时变性和非线性等特点,提出了一种基于神经网络前馈补偿的在线自适应非线性预测控制算法.采用高阶惯性环节加神经网络补偿的混合非线性模
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针对锅炉过热汽:温被控对象大惯性、时变性和非线性等特点,提出了一种基于神经网络前馈补偿的在线自适应非线性预测控制算法.采用高阶惯性环节加神经网络补偿的混合非线性模型作为预测模型代替传统的可控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型,并在此基础上推导出非线性广义预测控制(GPC)算法的控制规律,通过仿真实验得到典型工况下的最佳预估长度和控制长度,拟合出其与锅炉负荷的非线性关系.结果表明:该控制算法对于某些非线性被控对象具有良好的跟踪品质;在锅炉降负荷实验中,能有效克服对象参数和结构的时变,具有一定工程实用价值.
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