【摘 要】
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本文利用一个前传神经网络对主蒸汽温度被控对象进行辨识,获取被控对象的预测输出,送至PID调节器,使控制器提前动作,同时,利用优化算法,解决了PID控制参数的自校正问题.为了解决单纯采用BP算法训练前传神经网络时可能陷入局部最小的问题,本文神经网络的训练算法采用遗传BP算法.仿真结果表明,该系统具有满意的控制效果.
【机 构】
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华北电力大学动力工程系(河北保定)
【出 处】
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中国自动化学会第十六届青年学术年会
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本文利用一个前传神经网络对主蒸汽温度被控对象进行辨识,获取被控对象的预测输出,送至PID调节器,使控制器提前动作,同时,利用优化算法,解决了PID控制参数的自校正问题.为了解决单纯采用BP算法训练前传神经网络时可能陷入局部最小的问题,本文神经网络的训练算法采用遗传BP算法.仿真结果表明,该系统具有满意的控制效果.
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