RBF模糊神经网络PID在船用锅炉压力控制中的应用优化

本篇论文深入探讨了人工智能、机器学习在船用锅炉主蒸汽压力控制系统中的实际应用，特别关注于如何解决船用锅炉这一非线性、参数变化频繁且难以建立精确数学模型的复杂系统控制问题。论文作者以哈尔滨工程大学为背景，针对这些挑战，提出了结合模糊控制理论和神经网络控制理论，特别是RBF模糊神经网络PID算法的应用。 首先，论文作者对BP神经网络PID算法、RBF模糊神经网络PID算法以及模糊PID控制算法进行了系统分析，详细阐述了这些理论基础及其在船用锅炉主蒸汽压力系统中的具体实施。这些算法的对比研究旨在优化控制性能，提高系统的稳定性和响应速度。 作者进一步将RBF模糊神经网络PID算法实现于PLC（可编程逻辑控制器）平台上，利用PLC的编程技术处理算法中的矩阵计算等复杂运算。这种方法使得算法能够在工业现场环境下高效运行，克服了传统控制方法的局限性。 通过仿真结果，论文证明了RBF模糊神经网络PID算法相较于传统的PID控制器和神经网络控制器，其控制效果更为优越。这不仅体现在提高了锅炉主蒸汽压力的稳定性和精度，还可能降低了系统的能耗和维护成本。 这篇硕士学位论文不仅提供了关于智能控制技术在船用锅炉中的实用案例，也展示了如何将理论知识转化为实际工业应用，为船舶自动化控制领域的研究和发展做出了贡献。此外，论文还强调了知识产权管理和保密规定，确保了学术诚信和创新成果的合法保护。