简介：传统PID控制难以在非线性、迟延、时变和具有扰动特质的超临界主汽温度控制系统中达到满意的控制效果.因此,提出了一种采用多步预测、滚动优化和反馈校正的神经网络预测控制系统.以某超临界电厂主汽温度为研究对象,MATLAB仿真结果表明：不同的工况建立的主汽温度神经网络动态模型,能够很好地预测对象的动态特性,取得了优于传统PID的控制效果.
一种神经网络预测控制在超临界主汽温度中的应用研究
