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神经网络在锅炉温度控制系统中的应用

李烨 屈宝存 冯苹苹 自动化仪表 2013年第10期

摘要:针对国内电厂锅炉温度控制系统存在大惯性、大滞后等特性,采用RBF神经网络与有源自回归模型(RBF-ARX)相结合的方法对其非线性系统进行优化。利用RBF—ARX模型对锅炉的非线性温度系统进行建模,并且与传统PID控制和基于径向基函数神经网络的PID控制进行比较。Matlab仿真试验表明,该方法能够使系统输出在较短时间内达到平稳状态,使系统的控制性能得到了显著提高。

关键词:温度控制非线性系统rbf神经网络有源自回归模型matlab仿真

单位:辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 辽宁抚顺113001

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