RBF神经网络自适应优化锅炉燃烧串级控制

本文主要探讨了一种创新的控制策略——基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应整定燃烧串级控制系统，发表于2008年的《华中科技大学学报(自然科学版)》第36卷第7期。传统的锅炉燃烧串级控制系统在使用固定PID参数时，往往难以实现满意的控制性能，尤其是在非线性和存在大惯性延迟的热控制过程中。针对这一问题，研究者提出了一个改进方案。 该控制系统的核心在于引入RBF神经网络来自适应调整外回路的PID参数。在控制结构中，保持内回路的PI控制方式不变，利用RBF网络进行模型辨识，通过获取被控对象的雅可比矩阵信息（Jacobian），采用梯度下降法动态地优化PID控制器的参数设置。这种自适应整定策略有助于消除系统的静态误差，提高了系统的鲁棒性。 实验结果显示，即使面对被控对象模型参数的重大变化，新的控制算法也能有效地应对蒸汽压力的阶跃扰动，并快速克服燃料量的内部干扰。与传统的固定PID串级控制相比，新方法显示出显著的优越性，能够在复杂工况下提供更稳定的控制效果。 关键词包括燃烧串级控制系统、径向基神经网络、比例积分微分(PID)控制参数以及自适应整定。研究采用了中图分类号TP273.3，表明这是计算机科学与技术领域的一个具体应用。文章的文献标识码为A，文章编号1671-4512(2008)07-0057-03，这表明它在学术期刊上得到了正式发布，具有较高的学术价值。 这项工作为锅炉燃烧过程的精确控制提供了新的思路和技术支持，对提高工业自动化水平和能源效率具有重要的实践意义。