【摘 要】
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该论文以锅炉燃烧系统这一复杂的系统为研究对象,利用三层及三层以上的BP神经网络对任意连续函数的逼近能力和对非线性系统的辨识能力,构造一个神经网络自适应控制器,对锅炉
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该论文以锅炉燃烧系统这一复杂的系统为研究对象,利用三层及三层以上的BP神经网络对任意连续函数的逼近能力和对非线性系统的辨识能力,构造一个神经网络自适应控制器,对锅炉的燃烧系统进行安全,高效地控制.该自适应控制器采用多输入多输出(MIMO)的方式进行控制,有效地解决了复杂燃烧系统中存在的耦合性问题.它同时根据控制变量的变化动态地改变其自身权值,这样,过程增益中的任何变化都会导致自适应控制器权值的变化以维持整个闭环系统的稳定.论文中从理论上详细地论证了神经网络对连续函数的逼近能力和对非线性系统的辨识能力,并以具体的仿真实例阐释了神经网络函数逼近能力和系统辨识能力的实际效果.在此基础上,我们从电厂锅炉运行所获得实际数据被用来作为神经网络的训练数据,这些数据将被随机取出,并能包括整个工作范围.我们将这些数据分为两组,分别进行网络的训练和验证.我们用经过训练的网络构建了一个自适应神经网络控制器对锅炉的燃烧系统进行控制.仿真结果表明,该系统在负荷扰动和给定值变化情况下都能够正常工作,而且具有很好的调节品质,因此,该自适应控制器具有一定的实用价值.
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