超临界机组过热汽温系统的模糊神经网络控制

摘要：

超临界机组过热汽温系统具有多分布参数、非线性、大滞后、大惯性和数学模型不确定的特点，如何在具有抗干扰性的前提下，保证蒸汽温度的调节精度一直是火电厂热控方面的难题。本文提出一种基于径向基函数神经网络的模糊控制器，模糊规则通过神经网络学习得到，将在线学习和模糊控制相结合，充分发挥了模糊控制和神经网络学习的优点。仿真实验表明，该方法能对各种工况下过热汽温系统实现有效的控制，性能较传统的PID控制有较大的提高。

关键词： 火电厂 超临界机组 过热汽温系统 GGAP 模糊神经网络控制

作者: 陈起

作者单位: 内蒙古电力科学研究院热控所呼和浩特邮编：010020

会议类型: 国内会议

会议名称: 京津冀晋蒙鲁电机工程(电力)学会第十八届学术会议

会议地点: 天津

会议语种:中文

页码: 837-846

在线出版日期: 2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）