RBF神经网络动态补偿的汽包水位多模型预测控制

摘要

在船舶蒸汽动力系统中,普遍采用锅炉增压形式对蒸汽动力进行最大化的利用,而锅炉增压系统中最重要的是控制器的设计,该控制系统的稳定性对整个锅炉系统的安全运行至关重要。本文从锅炉增压系统的基本工作原理出发,建立了一种船舶锅炉汽包水位的状态模型,对汽包的温度和水位状态进行全面描述,然后利用RBF神经网络算法建立了汽包状态的动态补偿模型,并设计了基于PID预测控制策略。仿真结果表明,本文提出的预测模型具有较好的鲁棒性和稳定性。