基于改进PSO算法的过热汽温神经网络预测控制

作者：肖本贤; 王晓伟; 朱志国; 刘一福

来源：控制理论与应用, 2008, (03): 569-573.

• 改进PSO算法
• RBF神经网络
• 优化策略
• 神经网络预测控制
• 过热汽温 modified particle swarm optimization(MPSO)
• RBF neural networks
• optimized strategy
• neural network predictive control(NNPC)
• superheated steam temperature

将改进粒子群优化算法(MPSO)融合到神经网络预测控制中,提出了基于MPSO-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于MPSO算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制。构造了基于神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到的预测模型、滚动优化算法、反馈校正、仿真参数设置问题等进行了分析,给出了MPSO算法的粒子编码、操作设计和混合优化算法步骤.对某超临界600 MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制,进行了仿真试验,结果表明该方法具有良好的性能指标和应用前景.

• 单位
  安徽省电力科学研究院; 合肥工业大学