神经网络与自适应逆控制在过热汽温调节中的应用

"过热汽温自适应逆控制方案研究" 过热汽温是火电厂锅炉运行中的关键参数，直接影响到机组的安全与经济性。当过热汽温过高时，虽然可以提高热效率，但过度加热可能导致金属材料的损伤。由于过热汽温对象具有非线性、大惯性、大迟延以及参数随时间和运行条件变化的特点，控制起来极具挑战性。传统的控制策略，如串级控制、导前微分信号控制等，往往难以应对这些复杂情况，尤其是当对象特性发生变化时。 自适应逆控制作为一种先进的控制策略，由B.Widrow教授在1986年提出，其核心在于使用对象传递函数的逆作为串联控制器，以开环方式改善系统的动态性能，避免反馈可能带来的不稳定问题。这种控制方法近年来受到了广泛关注，因为它可以自适应对象的变化，尤其适合处理非线性和时变的控制问题。 本文提出了一种结合神经网络辨识技术的过热汽温自适应逆控制方案。首先，利用径向基函数（RBF）神经网络在线辨识过热汽温对象，获取其Jacobian信息，这有助于理解对象的动态特性。然后，通过对角回归神经网络（DRNN）进一步在线辨识出对象的逆模型，将其作为控制器。控制器与对象串联形成自适应逆控制系统，可以有效地适应对象特性的变化，并克服大惯性和非线性的影响。 DRNN是一种特殊的递归神经网络，其优势在于能够快速处理大量数据并逼近非线性函数，因此非常适合用于非线性对象的模型辨识。在实际应用中，该方法应用于超临界600 MW直流锅炉过热汽温控制的仿真实验，结果显示，所提出的控制方案能够提供良好的控制品质，即便在对象特性变化或运行工况改变的情况下，也能保持稳定和高效的控制效果。 此外，相较于其他控制策略，如基于神经网络、遗传算法、模糊控制和预测控制等，自适应逆控制更注重在线模型辨识和实时控制。通过DRNN实现的逆模型辨识，简化了对被控对象精确模型解析式的需求，提升了控制策略的实用性。 本文提出的过热汽温自适应逆控制方案结合了神经网络的优势，为火电厂锅炉过热汽温的精确控制提供了新的思路。这种方法不仅可以应对复杂的非线性动态，还具有较强的自适应能力，对于保障火电厂的安全经济运行具有重要意义。