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过热汽温自适应逆控制方案研究

电力自动化设备 2013年第9期33卷 54-57,63页

作者：王万召王杰郑州大学电气工程学院河南郑州450001

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... 详细信息

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。

关键词：锅炉自适应逆控制过热汽温 DRNN jacobian信息串级控制神经网络

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基于自适应逆控制的汽轮机调速系统研究

动力工程学报 2014年第4期34卷 307-312页

作者：王万召王杰河南城建学院能源与建筑环境工程学院平顶山467036 郑州大学电气工程学院郑州450001

针对汽轮机调速系统具有时滞、非线性、动态特性随工况显著变化和难以精确建模等特点,采用自适应逆控制理论并结合神经网络技术,提出了汽轮机调速系统自适应逆控制方案.该方案利用RBF神经网络在线辨识获得对象模型、逆模型和扰动消除控... 详细信息

针对汽轮机调速系统具有时滞、非线性、动态特性随工况显著变化和难以精确建模等特点,采用自适应逆控制理论并结合神经网络技术,提出了汽轮机调速系统自适应逆控制方案.该方案利用RBF神经网络在线辨识获得对象模型、逆模型和扰动消除控制器,对给定转速信号和外部扰动分别进行控制,使两者同时达到最佳控制效果.对200MW机组汽轮机调速系统进行了仿真实验,结果表明:与PID汽轮机调速控制方案相比,该方案能很好地适应汽轮机调速对象特性的变化,有效克服对象的惯性和非线性,并有效抑制外部扰动,明显改善汽轮机调速系统的控制品质.

关键词：自适应逆控制汽轮机调速系统 RBF神经网络 jacobian信息扰动抑制

基于DRNN神经网络的挖掘机伺服系统参数辨识

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解放军理工大学学报（自然科学版） 2013年第1期14卷 75-78页

作者：黎波严骏郭刚钱海波张梅军解放军理工大学野战工程学院江苏南京210007

为有效分析挖掘机电液伺服系统,提高依据模型设计控制器的精度,建立了系统状态空间模型。针对模型中的不确定参数,提出了基于对角回归神经网络的系统辨识策略。通过神经网络在线学习得到系统jacobian信息,将实测信息代入含jacobian信息... 详细信息

为有效分析挖掘机电液伺服系统,提高依据模型设计控制器的精度,建立了系统状态空间模型。针对模型中的不确定参数,提出了基于对角回归神经网络的系统辨识策略。通过神经网络在线学习得到系统jacobian信息,将实测信息代入含jacobian信息与待辨识参数的线性方程,利用最小二乘法求得未知参数。实验表明,辨识模型能从初始阶段的微小误差逐渐地逼近实际系统,所提出的方法能有效辨识系统参数。

关键词：挖掘机电液伺服系统对角回归神经网络 jacobian信息参数辨识

基于对角回归型神经网络的自适应PID控制器设计

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计算机与应用化学 2012年第9期29卷 1056-1059页

作者：于蒙邹志云刘燕军任夫健防化研究院北京102205

PID控制由于其结构简单、稳定性好而被广泛应用,然而在实际的工业过程中,许多被控过程机理复杂,具有高度非线性。在实际PID控制中就要求,PID参数不仅整定不依赖对象数学模型,并且能在线调整,以满足实时控制的要求。对角回归神经网络是... 详细信息

PID控制由于其结构简单、稳定性好而被广泛应用,然而在实际的工业过程中,许多被控过程机理复杂,具有高度非线性。在实际PID控制中就要求,PID参数不仅整定不依赖对象数学模型,并且能在线调整,以满足实时控制的要求。对角回归神经网络是一种具有反馈回路的动态神经网络,本文提出了一种基于对角回归神经网络的PID控制器结构,利用对角回归型神经网络辨识控制量权值调整中的未知jacobian信息,在线整定PID控制器参数。仿真实验中,将此法与基于径向基函数神经网络PID控制效果进行对比,结果显示基于对角回归型神经网络的自适应PID控制器在抗干扰、设定值跟踪动态响应和鲁棒性上都有较明显的改善。

关键词：对角回归 PID控制 jacobian信息

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附加惯性项神经网络云台自抗扰控制研究

现代电子技术 2020年第3期43卷 154-157页

作者：刘欣罗晓曙广西师范大学电子工程学院

针对自抗扰控制器参数较多且不易整定的缺陷,以三轴增稳云台内框为研究对象,提出一种附加惯性项神经网络云台自抗扰控制方法。该方法首先通过添加附加惯性项的RBF神经网络对被控对象进行辨识,从而获得单神经网络自学习需要的jacobian信... 详细信息

针对自抗扰控制器参数较多且不易整定的缺陷,以三轴增稳云台内框为研究对象,提出一种附加惯性项神经网络云台自抗扰控制方法。该方法首先通过添加附加惯性项的RBF神经网络对被控对象进行辨识,从而获得单神经网络自学习需要的jacobian信息,然后将扩展的积分系数、非线性误差反馈控制律中的比例系数和微分系数作为单神经元的权重,利用单神经元的自学习能力改进自抗扰控制器。仿真结果表明:加入神经网络的自抗扰控制器具有较好的鲁棒性,与参数固定的常规自抗扰控制器相比具有更高的精度和更快的响应速度。

关键词：神经网络云台自抗扰控制 RBF神经网络 jacobian信息收敛速度鲁棒性测试