【摘 要】
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为了保持炉膛负压的稳定,将小波神经网络PID控制运用到炉膛负压的控制中,建立了三层神经网络模型。将引起炉膛负压变化的干扰因素：送风量、炉膛负荷和炉膛负压的实际值、期望
【机 构】
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陕西科技大学电信学院,中冶纸业银河有限公司
【基金项目】
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陕西省教育厅专项科研计划项目（2010JK426）, 咸阳市科技计划项目（2011K07-20）
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为了保持炉膛负压的稳定,将小波神经网络PID控制运用到炉膛负压的控制中,建立了三层神经网络模型。将引起炉膛负压变化的干扰因素：送风量、炉膛负荷和炉膛负压的实际值、期望值作为网络的输入量,网络的输出层单元分别表示PID控制器的3个参数。根据炉膛负压实际输出与期望输出之间的偏差以及干扰量来实时在线调整PID参数。用MATLAB对该控制系统进行了仿真研究,结果表明本控制系统能较好地克服时变、时滞、非线性、参数不确定及干扰等对炉膛负压的影响,保持了炉膛负压的稳定,提高了炉膛负压的控制速度和控制精度。
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