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上传时间: 2021-01-13
详细说明：针对火电厂锅炉过热汽温对象，将神经网络辨识技术和自适应逆控制技术相结合，提出了一种过热汽温自适应逆控制方案。该方案首先利用RBF神经网络在线辨识被控对象模型获得其Jacobian信息，在此基础上利用对角回归神经网络（DRNN）在线辨识获得被控对象的逆模型作为控制器，串联在控制对象前面构成自适应逆控制系统。通过对超临界600 MW机组过热汽温对象进行仿真研究表明，该控制方案能很好地适应过热汽温对象特性的变化，并且可以有效克服对象的大惯性和非线性，获得良好的控制品质。
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