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过热汽温系统的RBF神经网络控制
引用本文:刘志远,吕剑虹,陈来九. 过热汽温系统的RBF神经网络控制[J]. 系统仿真学报, 2004, 16(8): 1828-1830,1834
作者姓名:刘志远  吕剑虹  陈来九
作者单位:1. 南京工程学院,江苏,南京,210013
2. 东南大学动力工程系,江苏,南京,210096
基金项目:江苏省高校自然科学研究计划项目,南京工程学院科研基金项目(KXJ04070)。
摘    要:采用RBF神经网络直接构成神经网络控制器,将在线学习和控制相结合,这种方法不需要增加另一个神经网络对系统进行在线辨识,也不需要预先确定神经网络控制器的结构。通过将该方法应用于电厂过热汽温系统的控制进行仿真研究并与常规PID串级控制系统进行比较,结果表明控制系统的性能得到较大的提高。

关 键 词:径向基函数 神经网络 控制 电厂 过热汽温系统
文章编号:1004-731X(2004)08-1828-03

RBF Neural Network Control on Super-heated Steam Temperature System
LIU Zhi-yuan,LV Jian-hong,CHEN Lai-jiu. RBF Neural Network Control on Super-heated Steam Temperature System[J]. Journal of System Simulation, 2004, 16(8): 1828-1830,1834
Authors:LIU Zhi-yuan  LV Jian-hong  CHEN Lai-jiu
Affiliation:LIU Zhi-yuan1,LV Jian-hong2,CHEN Lai-jiu2
Abstract:Using the RBF neural network as neural network controller, combining the on-line learning and controlling, a new neural network control method is presented, and another neural network for on-line system identification and determining the structure of neural network controller a prior is no need. The simulation for super-heated steam temperature control system using presented method is carried out. The results show that the control system performance is better than the conventional cascade control system.
Keywords:radial basis function  neural network  control  power plant  super-heated steam temperature system  
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