基于MPSO-RBF混合优化的过热汽温神经网络自适应控制

提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化(MPSO-RBF)方法,该方法将改进PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通PSO算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的缺点.针对具有较大惯性和滞后的非线性系统构造出一个基于MPSO-RBF混合优化方法的带输入迟延链的复合神经网络自适应控制系统(MPSO-NNC),针对某超临界600MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制进行了仿真试验,并与GA-RBF和Smith预估控制效果进行了对比,结果表明该方法具有更好的性能指标.