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在大型火力发电厂中，由于主汽温对象具有大延迟、大惯性、非线性以
及时变性的特性，导致了对其控制比较困难。将PID 控制器和具有学习功能的
神经网络相结合，是智能控制的一种新的途径。本文针对超临界直流锅炉主汽温
对象的调节特点，将中间点温度信号作为前馈引入主汽温调节系统，利用神经网
络进行系统辨识，运用单纯形法寻优PID 控制参数，达到最优控制效果。
本文设计了以串级调节为基础，对汽温对象进行系统辨识，利用神经网络进
行建模，并加入中间点温度作为前馈信号的控制方案，并利用单纯形法对PID
参数寻优，用以检验智能算法在控制系统中应用的有效性。直流炉中间点温度是
一个非常重要的参数，是燃水比是否恰当的依据。由于两级喷水减温的控制基本
相同，因此本文只以一级喷水减温为例来说明所设计的系统。
及时变性的特性，导致了对其控制比较困难。将PID 控制器和具有学习功能的
神经网络相结合，是智能控制的一种新的途径。本文针对超临界直流锅炉主汽温
对象的调节特点，将中间点温度信号作为前馈引入主汽温调节系统，利用神经网
络进行系统辨识，运用单纯形法寻优PID 控制参数，达到最优控制效果。
本文设计了以串级调节为基础，对汽温对象进行系统辨识，利用神经网络进
行建模，并加入中间点温度作为前馈信号的控制方案，并利用单纯形法对PID
参数寻优，用以检验智能算法在控制系统中应用的有效性。直流炉中间点温度是
一个非常重要的参数，是燃水比是否恰当的依据。由于两级喷水减温的控制基本
相同，因此本文只以一级喷水减温为例来说明所设计的系统。
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