基于神经元辨识的锅炉过热汽温控制方法

摘要

本发明公开了基于神经元辨识的锅炉过热汽温控制方法，具体步骤包括：(a)获得模型：根据受控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型和神经元数值学习算法循环修正误差与参数，直至满足阈值辨识出模型；(b)多步预报；(c)自适应控制：(d)偏差检验。本发明在基于锅炉过热汽温机理模型和神经元辨识算法的基础上，提前多步预报过热蒸汽温度，再通过与实际汽温比较而获得的偏差来进行自适应控制，在模型中充分考虑蒸汽流量的干扰以及相关白噪声的影响，使得蒸汽温度更好的跟踪设定值，有利于实时控制与模型的在线校正，提高过程系统的反应速度和控位精度。