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为克服火电站燃料-汽包压力调节对象的非线性、时变和纯迟延特性,采用含自回归神经元的PID型模糊神经网络作为汽包压力控制器,进行协调控制系统的设计.仿真研究表明,这种初值易选、学习能力较强的模糊神经网络控制器可以克服该对象的时变性和随机性干扰,大大改善控制品质.
基于PID型模糊神经网络的火电站汽包压力控制
【摘 要】
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为克服火电站燃料-汽包压力调节对象的非线性、时变和纯迟延特性,采用含自回归神经元的PID型模糊神经网络作为汽包压力控制器,进行协调控制系统的设计.仿真研究表明,这种初值
【机 构】
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华北电力大学
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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2003年4期
【基金项目】
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国家电力公司资助项目
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