单元机组负荷/汽压对象的神经网络解耦控制系统研究
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摘要
火电厂单元机组负荷/汽压对象是一个相对复杂的多变量控制对象。其强耦合及大惯性一直是工业控制中难于解决的控制问题。本文将神经网络引入控制系统，利用BP神经网络构成一种新兴分散式解耦网络，并在此基础上构造一种基于神经网络的内模控制方案。通过理论分析和仿真实验证明了这一控制方法在电厂协调控制系统中实用价值。
Load/pressure plant of turbine-generator unit is a complicated multivariable control plant. Its strong coupling and large inertia is all along a difficult problem in industrial controls. This paper introduces Neural Network into control system. It uses BP network constructing a new kind of dispersive decoupling network. Then based on it, an internal model control based on Neural Network is composed. Through emulation and robust analysis for the boiler plant of a coordinated control system, the paper illuminates the vast foreground of this method for controlling complicated industrial processes.
Load/pressure plant of turbine-generator unit is a complicated multivariable control plant. Its strong coupling and large inertia is all along a difficult problem in industrial controls. This paper introduces Neural Network into control system. It uses BP network constructing a new kind of dispersive decoupling network. Then based on it, an internal model control based on Neural Network is composed. Through emulation and robust analysis for the boiler plant of a coordinated control system, the paper illuminates the vast foreground of this method for controlling complicated industrial processes.
引文
[1] 杨国田 白焰. 基于神经网络的解耦控制器. 化工自动化仪表，1995，22(4)：15~18.
[2] 黄道平 朱学峰 胥布工. 自适应神经元非模型多变量优化补偿控制. 控制理论与应用，1998，15(3)：346~351.
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[6] Liang Jin and Madan M.Gupta. Stable Dynamic Backpropagation Learning in Recurrent Neural Networks. IEEE Trans on Neural Networks,vol.10,No.6,pp:1321～1334,Nov,1999
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pp:1306～1310,June,1994
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