基于微分器的燃料-汽压系统直接神经网络控制

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针对燃料-汽压系统中锅炉蒸汽压力的控制问题,首先设计了一种基于高增益微分器的滑模控制器,实现了无需速度和加速度测量的滑模控制,在此基础上,设计了一种神经网络控制器,实现了无需模型信息的自适应控制.通过Lyapunov稳定性分析方法证明闭环系统的稳定性.仿真结果表明,采用微分器与神经网络相结合的控制方法,可实现锅炉蒸汽压力的高性能控制,具有很好的跟踪效果. Aiming at the problem of boiler steam pressure control in fuel-steam pressure system, a sliding mode controller based on high-gain differentiator is designed to realize sliding mode control without speed and acceleration measurement. On the basis of this, a Neural network controller to realize the adaptive control without model information.The stability of the closed-loop system is proved by the Lyapunov stability analysis method.The simulation results show that the control method combining the differentiator with the neural network can realize the boiler steam pressure High-performance control with good tracking.
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