基于并行自学习的神经网络内模控制及其应用研究

被引:4
作者
彭道刚
杨平
韩璞
杨艳华
机构
[1] 上海电力学院信息与控制技术系
[2] 华北电力大学自动化系
关键词
神经网络; 内模控制; 并行自学习; 主汽温系统;
D O I
暂无
中图分类号
TP13 [自动控制理论];
学科分类号
摘要
基于在线并行自学习的神经网络内模控制, 该方法是借助于神经网络对复杂系统的辩识能力对被控对象进行正模型及逆模型的辩识,用NNM辩识对象的正模型,通过一个并行自学习系统训练的NNC辩识对象的逆模型,然后用做内模控制器去控制对象。将该种控制策略应用于火电厂热工对象中具有大迟延、大惯性和时变等特性的主汽温对象,仿真研究表明,该控制方案适应对象参数的变化并表现出良好的控制特性,具有较强的鲁棒性和自适应能力。在实际应用中具有一定的实用价值。
引用
收藏
页码:203 / 206
页数:4
相关论文
共 3 条
[1]  
神经网络控制技术及其应用.[M].何玉彬;李新忠著;.科学出版社.2000,
[2]  
神经网络与模糊控制.[M].张乃尧;阎平凡编著;.清华大学出版社.1998,
[3]  
自动控制系统数字仿真.[M].韩璞;朱希彦著;.中国电力出版社.1996,