电厂主汽温的模糊逆控制

采用模糊辨识的方法建立了电厂主汽温系统的T-S模糊逆模型.该模型的前提结构采用模糊均值聚类方法辨识,结论参数由最小二乘法辨识,并结合最小均方根算法在线调节逆模型,将其作为系统控制器,以解决电厂主汽温系统的大惯性、大延迟的动态特性.仿真结果表明,该方法可以提高电厂主汽温系统的鲁棒性和动态稳定性.

燃煤电厂锅炉燃烧系统的回声状态网络建模

燃煤电厂的锅炉燃烧系统是一个复杂而又重要的系统,建立其精确、普适的模型很困难。首先对现场采集的锅炉燃烧系统输入输出数据进行处理和优选,以用于燃烧系统的建模;然后将一种新型的递归神经网络———回声状态网络(echo state network,ESN)进行改进,提高了网络的精度和适应性,并且将改进的回声状态网络应用于燃烧系统静态建模,与其他4种神经网络建立的静态模型比较,前者适应性更强;最后将改进的回声状态网络应用于锅炉燃烧系统的动态建模,与静态建模相比,模型的适应性更好,能够进行长时间的预测。