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基于粗糙集的自适应模糊神经网络用于循环流化床锅炉床温控制的研究
被引量：
2
1
作者
杨成民
李国强
牛培峰
《热力发电》
CAS
北大核心
2012年第7期101-104,共4页
针对循环流化床(CFB)锅炉床温的非线性、大惯性和大延迟等特性,提出了1种基于粗糙集的自适应模糊神经网络的床温控制方法,并且通过大量已知数据的学习得到模糊规则及其隶属度函数。为了减少规则的数目,提高数据的学习效率,引入了粗糙集...
针对循环流化床(CFB)锅炉床温的非线性、大惯性和大延迟等特性,提出了1种基于粗糙集的自适应模糊神经网络的床温控制方法,并且通过大量已知数据的学习得到模糊规则及其隶属度函数。为了减少规则的数目,提高数据的学习效率,引入了粗糙集,从采集数据中提取最小规则集,从而解决了自适应模糊神经网络中的规则爆炸问题。以CFB锅炉床温为控制对象,对基于粗糙集的自适应模糊神经网络控制器进行仿真比较。结果表明,该控制器控制效果优于常规PID控制器,但稳态误差较常规PID控制器大,其稳态误差小于1.7%,在允许范围内。
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关键词
CFB锅炉
床温控制
粗糙集
自适应
模糊神经网络
PID控制器
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职称材料
题名
基于粗糙集的自适应模糊神经网络用于循环流化床锅炉床温控制的研究
被引量：
2
1
作者
杨成民
李国强
牛培峰
机构
哈尔滨电力职业技术学院仿真室
燕山大学电气工程
学院
出处
《热力发电》
CAS
北大核心
2012年第7期101-104,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60774028)
河北省自然科学基金资助项目(F2010001318)
文摘
针对循环流化床(CFB)锅炉床温的非线性、大惯性和大延迟等特性,提出了1种基于粗糙集的自适应模糊神经网络的床温控制方法,并且通过大量已知数据的学习得到模糊规则及其隶属度函数。为了减少规则的数目,提高数据的学习效率,引入了粗糙集,从采集数据中提取最小规则集,从而解决了自适应模糊神经网络中的规则爆炸问题。以CFB锅炉床温为控制对象,对基于粗糙集的自适应模糊神经网络控制器进行仿真比较。结果表明,该控制器控制效果优于常规PID控制器,但稳态误差较常规PID控制器大,其稳态误差小于1.7%,在允许范围内。
关键词
CFB锅炉
床温控制
粗糙集
自适应
模糊神经网络
PID控制器
Keywords
CFB boiler
bed temperature control
rough set
adaptive
fuzzy neural network
PID controller
分类号
TK229.6 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TK323 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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1
基于粗糙集的自适应模糊神经网络用于循环流化床锅炉床温控制的研究
杨成民
李国强
牛培峰
《热力发电》
CAS
北大核心
2012
2
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