基于RBF网络的GPC在火电单元机组中的应用研究  

Study of Thermal Power Unit Based on RBF Neural Network Generalized Predictive Control

作　　者：宋涛[1] 凌呼君[1] 王春风[1] 冯家鹏[1] 

机构地区：[1]内蒙古工业大学信息学院,内蒙古呼和浩特010080

出　　处：《机械工程与自动化》2008年第6期5-8,共4页Mechanical Engineering & Automation

基　　金：国家自然科学基金资助项目(69964001);内蒙古自然科学基金资助项目(200408020802)

摘　　要：大型火电单元机组是一个多变量、强耦合、大时滞的非线性系统,用传统的控制方法很难得到最佳的运行效果。采用基于RBF网络的广义预测控制(GPC)策略,用RBF算法建立模型,用广义预测解决时滞问题。该算法具有良好的动态响应和较强的鲁棒性,仿真结果表明了其有效性。Large-scale thermal power unit is a system which is multi-variable ,strong-coupling,lime-variam with long-time delay and nonlinear,so it is hard to make system gain optimum running state with conventional control strategy. This paper presents the GPC algorithm based on RBF neural network ,using RBF algorithm establishes the math model, using GPC solves time lag problem. This algorithm is feasible with good dynamic response ;and stronger robsmess.Simulation results demonstrate the effectiveness of this algorithm.

关 键 词：RBF神经网络 广义预测控制 火电单元机组 

分 类 号：TM31[电气工程—电机] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]