【摘 要】
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提出了基于ＢＰ网络的锅炉过热器温度控制系统动态特性的辨识方法。应用可变斜率的改进的ＢＰ算法，极大地加速神经网络的学习速度。在伪随机信号作用下，对实际系统与辨识模型的响应进行
【机 构】
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电力工业部电力科学研究院,华北电力大学北京研究生部
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提出了基于ＢＰ网络的锅炉过热器温度控制系统动态特性的辨识方法。应用可变斜率的改进的ＢＰ算法，极大地加速神经网络的学习速度。在伪随机信号作用下，对实际系统与辨识模型的响应进行比较，结果令人满意。
A method to identify the dynamic characteristics of boiler superheater temperature control system based on BP network is proposed. The improved BP algorithm with variable slope greatly accelerates the learning speed of neural network. Under the effect of pseudo-random signal, the response of the actual system to the recognition model is compared and the result is satisfactory.
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