神经网络逆控制在除氧器控制中的应用  

Application of Neural Network Inverse Control In Control System Of Deaerator

作　　者：冯冬青[1,2] 王晓辉[1,2] 张胜军[1,2] 王瑠琪[1,2] 

机构地区：[1]郑州大学,450001 [2]郑州铁路局电务段,450001

出　　处：《微计算机信息》2009年第4期40-41,102,共3页Control & Automation

基　　金：基金项目申请人:冯冬青;基金项目名称:基于遗传算法的智能控制方法研究;颁发部门:河南省科学技术厅(0511010800)

摘　　要：本文针对电厂中除氧器对象被控对象非线性、强耦合的问题,采用神经网络逆控制的方法对除氧器系统进行解耦,结合基于神经网络的参数自适应PID控制算法来实现对被控对象的解耦控制。通过对设计方案的仿真研究,结果表明:该设计方案具有良好的解耦效果,控制系统的调节品质令人满意。通过仿真试验比较,该设计方案比传统控制方案的控制水平有明显的提高。This paper direct against the nonlinear and strong coupling problem of control system of deaerator, adopted the method that the Neural Network Nonlinear Inverse Control and Composed of self-adaptive PID controller to decouple the deaerator system. The simulation results show that the designed system dispel the coupling between the systematic variables basically, it improved greatly the dynamic and static responsible specifications of the system.Compared with the traditional controller, this intelligent control algorithm can achieve better control effect.

关 键 词：除氧器 逆控制 神经网络 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]