论文部分内容阅读
针对国内电厂锅炉温度控制系统存在大惯性、大滞后等特性，采用RBF神经网络与有源自回归模型（RBF-ARX）相结合的方法对其非线性系统进行优化。利用RBF—ARX模型对锅炉的非线性温度系统进行建模，并且与传统PID控制和基于径向基函数神经网络的PID控制进行比较。Matlab仿真试验表明，该方法能够使系统输出在较短时间内达到平稳状态，使系统的控制性能得到了显著提高。