过热汽温改进CMAC神经网络控制  

CMAC Neural Network Control in Superheated Steam Temperature

作　　者：陈立军[1] 孙博[1] 薛宏[1] 赵丽丽[1] 

机构地区：[1]东北电力大学自动化工程学院,吉林吉林132012

出　　处：《化工自动化及仪表》2010年第11期5-8,共4页Control and Instruments in Chemical Industry

基　　金：国家重点基础研究发展规划基金资助项目(2007CB206904);中国华能集团公司科学技术项目(HNKJ08-H32)

摘　　要：针对过热汽温大惯性、大滞后的动态特性及在电厂单元机组中的控制难点,同时鉴于常规CMAC神经网络自身的缺陷,将基于信任度分配的CMAC算法(CA-CMAC)应用于过热汽温系统的控制中,仿真结果验证了该控制方法较常规串级控制系统及过热汽温CMAC控制具有更快的收敛速度和准确性。Aimed at the dynamic characteristics of large inertia and large delay,and the control difficulties in superheated steam temperature,as well as the own shortcomings of conventional cerebella model articulation controller（CMAC） neural network＇s,credit assignment-based CMAC algorithm（CA-CMAC） was used to superheated steam temperature control system.Simulation results show that the control method has faster convergence speed and accuracy than the conventional cascade control system and the CMAC control of superheated steam temperature.

关 键 词：过热汽温控制 CMAC 信度分配 仿真 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]