基于SMITH预估的神经网络再热汽温控制

电厂锅炉的再热汽温是机组安全、经济运行的重要参数之一,必须控制在一定范围内。而电厂再热汽温被控对象是具有大惯性、大滞后,并且常规PID控制难以取得良好的控制效果。针对这一特点,提出了一种RBF—Smith预估控制算法,该算法利用了基于RBF整定的PID控制提高对被控对象参数变化的自适应能力和Smith预估控制能够克服被控对象的大迟延特性,并对RBF—Smith预估控制用Matlab在不同工况下进行仿真试验,仿真结果表明所设计的控制系统的性能较常规PID控制有较大的提高,证明了控制方案的有效性。