神經元模糊控制的發電廠應用仿真技術
摘要：工業控制領域的普通模糊控制器存在控制精度不理想等問題，本文據此提出一種把神經元與模糊控制器相結合的方法，進而提高了控制系統控制精度，并將此控制器應用在發電廠的主氣壓控制系統中，通過仿真得到了較好的效果。
關鍵詞：過程控制；模糊控制；模糊控制器；神經元
1.引言（Introduction）
在現代大型的火力發電廠中的控制對象多數都存在大時滯、非線性、難于精確建模等特點。利用傳統的控制方法，如PID控制在很多場合難以獲得滿意的控制效果。實踐表明，提高控制系統適應性和魯棒性的有效方法是采用非模型控制策略，而作為智能控制的主要內容，神經元控制和模糊控制都是有效的非模型控制方法，在工業過程控制中已有很多成功的應用[1]。但它們也有弱點，模糊控制要提取完整的控制規則是比較困難的，而且模糊控制器存在穩態誤差，使它的應用范圍受到很大限制[1]。同時，若將現有的神經網絡直接套用于控制系統中，也存在學習算法復雜、收斂速度慢和局部極小等缺陷。為此提出一種將模糊邏輯算法和神經元控制有機結合起來的方法，通過兩者的互補，可以有效地提高系統的魯棒性、自適應能力和控制精度，從而實現高效控制。
2.控制器原理和結構（Principle and structure of controller）
關鍵詞：過程控制；模糊控制；模糊控制器；神經元
1.引言（Introduction）
在現代大型的火力發電廠中的控制對象多數都存在大時滯、非線性、難于精確建模等特點。利用傳統的控制方法，如PID控制在很多場合難以獲得滿意的控制效果。實踐表明，提高控制系統適應性和魯棒性的有效方法是采用非模型控制策略，而作為智能控制的主要內容，神經元控制和模糊控制都是有效的非模型控制方法，在工業過程控制中已有很多成功的應用[1]。但它們也有弱點，模糊控制要提取完整的控制規則是比較困難的，而且模糊控制器存在穩態誤差，使它的應用范圍受到很大限制[1]。同時，若將現有的神經網絡直接套用于控制系統中，也存在學習算法復雜、收斂速度慢和局部極小等缺陷。為此提出一種將模糊邏輯算法和神經元控制有機結合起來的方法，通過兩者的互補，可以有效地提高系統的魯棒性、自適應能力和控制精度，從而實現高效控制。
2.控制器原理和結構（Principle and structure of controller）
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