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文檔簡介
1、在火力發(fā)電廠中,對主汽溫的控制有較高的要求,但是由于電廠主汽溫是一個典型的具有大遲延、大慣性、非線性及時變性的復(fù)雜系統(tǒng),利用經(jīng)典控制理論對主汽溫進行控制存在一些不足。 本文在常規(guī)PID控制的基礎(chǔ)上,提出了采用遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的PID控制策略。該策略采用基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立參數(shù)自學(xué)習(xí)的PID控制系統(tǒng),從而實現(xiàn)對主汽溫的有效控制。 本文首先對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的優(yōu)缺點進行了分析;然后把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳
2、算法結(jié)合起來,充分利用兩者的優(yōu)點,使新算法既有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和魯棒性,又有遺傳算法的全局隨機搜索能力;最后利用基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對主汽溫控制系統(tǒng)進行設(shè)計,該設(shè)計分為三個方面:第一,由于主汽溫為非線性時變系統(tǒng),所以要先對主汽溫進行辨識,提供給GA-BPNN一個學(xué)習(xí)信號;第二,基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)辨識系統(tǒng)提供的學(xué)習(xí)信號調(diào)節(jié)PID控制器的三個可調(diào)節(jié)參數(shù)kp,ki,kd,即通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、加權(quán)系數(shù)調(diào)整,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸
3、出對應(yīng)于某種最優(yōu)控制規(guī)律下的PID控制器參數(shù),其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用加動量項法與變步長法結(jié)合起來的BP算法以提高收斂速度,遺傳算法則采用自適應(yīng)變異概率和可變的交叉概率以擴大搜索空間。第三,PID控制采用經(jīng)典的增量式PID控制。 本文采用MATLAB語言對主汽溫對象進行仿真分析,并在仿真的過程中改變被控對象的參數(shù)來說明該方法的有效性。仿真結(jié)果表明:本文所設(shè)計的基于遺傳算法-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)具有較好的自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力,即
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