火電單元機(jī)組實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義預(yù)測(cè)控制的研究.pdf

1、火電單元機(jī)組具有控制對(duì)象復(fù)雜、非線性、大滯后、模型難以建立等特點(diǎn)，用傳統(tǒng)的控制方法很難得到最佳的運(yùn)行效果。本文在參閱大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，分析了火電機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)及其數(shù)學(xué)模型，提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義預(yù)測(cè)控制策略 ，即用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為對(duì)象建立辨識(shí)模型產(chǎn)生預(yù)測(cè)信號(hào)，并采用多變量廣義預(yù)測(cè)控制方法實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)控制。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選用具有良好非線性函數(shù)逼近功能的BP網(wǎng)絡(luò)，并針對(duì)其收斂速度慢等缺點(diǎn)，采用變步長(zhǎng)法和引入動(dòng)量項(xiàng)相結(jié)合的方法進(jìn)行改進(jìn)。辨識(shí)達(dá)到一定精

2、度后，在線遞推得到預(yù)測(cè)模型，最后通過(guò)極小化性能指標(biāo)函數(shù)得到最優(yōu)控制率。該算法不僅提高了模型辨識(shí)的精度和速度，而且避免Diophantine方程的在線求解，同時(shí)將復(fù)雜的大矩陣求逆問(wèn)題簡(jiǎn)化為簡(jiǎn)單的對(duì)角陣求逆，大大減少了控制器的運(yùn)算量，提高了廣義預(yù)測(cè)控制應(yīng)用于該系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。應(yīng)用MATLAB對(duì)其進(jìn)行仿真研究，結(jié)果表明將該算法應(yīng)用于單元機(jī)組協(xié)調(diào)控制中，具有較好的快速性、穩(wěn)定性、抗干擾性及對(duì)對(duì)象模型的不確定較之傳統(tǒng)PID控制具有更好的魯棒性。