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一种神经网络预测控制在超临界主汽温度中的应用研究

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摘要传统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.

DOI kd20yq9r46/880138

作者李云娟;方彦军

机构地区不详

出处《昆明学院学报》 2010年3期

关键词神经网络预测控制超临界主汽温度鲁棒性

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2010年03月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）