基于神经网络的主汽温控制系统

针对火电厂主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性，设计了基于神经网络的主汽温控制系统。系统结构为串级系统。内回路采用常规比例调节器，外回路采用带辨识器的单神经元ＰＩＤ控制器。辨识器为３层ＢＰ网络结构，以广义δ规则为学习规则。控制器学习算法为有监督的Ｈｅｂｂ算法，教师信号由系统定值和辨识器输出构成。对系统在多种工况下的仿真结果表明，所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于主汽温常规ＰＩＤ控制系统。