基于专家经验的神经元PID控制主汽温系统

研究火电厂锅炉主蒸汽的温度控制优化问题。针对主汽温对象的大惯性、大迟延,受到的扰动因素较多,以及汽温模型的不确定性,按照的典型工况整定的固定参数PID控制难以适应负荷变化,不能获得满意的控制品质,存在实时性差和稳定性低的问题。为提高性能,提出一种基于专家经验的神经元PID的主汽温控制方法。通过神经元在线整定PID参数,采用专家控制规则调节神经元的增益系数。不仅具有神经网络的自学习能力,还保持了PID串级控制的优点,同时改善了神经元的响应快速性,提高了系统的自适应性。仿真研究结果表明采用基于专家经验的神经元PID控制器的主汽温系统的控制品质优于常规的PID控制和单神经元控制,具有良好的动态性能,在不同工况下仍保持强鲁棒性,可以为火电厂锅炉主汽温温度的优化控制提供参考。