【摘 要】
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为提高电厂热能循环控制的精度和稳定性,采用一种基于卷积神经网络的模型自适应监督预测的环控制算法。设计了采用卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)进行电厂热
【基金项目】
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国家自然科学基金（51277090,51477071）;辽宁省高等学校优秀人才支持计划（LR2013013）
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为提高电厂热能循环控制的精度和稳定性,采用一种基于卷积神经网络的模型自适应监督预测的环控制算法。设计了采用卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)进行电厂热能循环的自适应学习模型,解决辨识模型不能根据真实工况进行自适应调整的问题,提高了预测模型的精度;针对所设计控制系统,设计了状态反馈自适应控制器,并对所设计控制器的渐进稳定性进行了证明,为应用提供了理论基础;通过在电厂锅炉汽机联合循环控制上的仿真测试,显示所提方法相对于传统的PID控制算法和广义预测控制算法。
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