基于RBF神经网络辨识的过热蒸汽温度控制

提出一种基于RBF神经网络辨识的PID串级主蒸汽温度控制策略,即将RBF神经网络与常规PID串级控制相结合构成RBF-PID控制器。该控制器不仅具有常规PID控制器的特性,而且还具有智能控制器的自学习能力,增强了系统对不确定因素的适应性。仿真研究结果表明,RBF-PID控制系统动态调节品质显著优于常规PID串级控制,能适应对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力。