基于RBF神经网络自适应整定燃烧串级控制系统

摘要

针对传统的锅炉燃烧串级控制系统采用固定的PID控制参数难以取得满意的控制效果的缺点,引入径向基(RBF)神经网络自适应整定燃烧串级控制系统外回路的PID参数.内回路仍然沿用原来的PI控制方式及控制参数,由RBF网络辨识得到被控对象的Jacobian信息后,根据梯度下降法自适应调整系统外回路的PID控制参数.仿真研究结果表明:新控制算法能够消除控制系统的静态误差;即使被控对象的模型参数发生了很大变化,新控制算法仍然能快速响应蒸汽压力的阶跃扰动,迅速克服燃料量内扰,其控制效果明显优于常规PID串级控制.