神经网络PID控制器在湿法烟气脱硫中的应用

针对在石灰石/石膏湿法烟气脱硫工艺中吸收塔浆液pH值变化过程存在高度非线性,时变性以及各种不确定性,常规PID控制难以达到满意的控制效果的问题,提出了一种基于Levenberg-Marquardt算法的神经网络PID控制器,对浆液pH值变化过程进行辨识和控制。该算法的本质是提供牛顿法的速度和保证收敛的最速下降法之间的一个折中,适合于性能指标是平方误差的神经网络训练。仿真实验表明,该算法收敛速度快,控制系统无超调,稳态精度高,能够快速跟踪浆液pH值的变化并对其进行有效控制,且具有较强的抗干扰能力,满足实时控制的要求。