摘要本文采用径向基函数(RBF)神经网络方法对徐州某热电厂锅炉温度控制系 统进行研究。首先，本文采用 RBF 神经网络对锅炉温度控制系统进行模型辨识， 得出建模过程中所需要的各种参数。然后在这些基础上，因为常规 PID 控制方 法存在自适应效果差等缺点，采用 RBF 神经网络设计了 PID 自整定控制器。最 后使用 MATLAB 软件进行了系统仿真，证明了使用本文控制策略的有效性。72250

该论文有图 22 幅，表 2 个，参考文献 20 篇。

毕业论文关键词：锅炉温度 MATLAB 自校正 PID RBF 神经网络

Computer Control Systemof Boiler Temperature Self-tuning PID Control Problem Research

Abstract Based on the radial basis function (RBF) neural network method for the temperature control system of a thermal power plant boiler of xuzhou。 First of all, based on the RBF neural network to boiler temperature control system for model identification, it is concluded that the parameters needed in the process of modeling。 Then on this basis, the ordinary PID adaptive control method for the poor quality, by using RBF neural network PID self-tuning controller is designed。 The system simulation is carried out using MATLAB software, proves the validity of using this control strategy。

The paper has a figure 22, 2, 20 references。

Key words: The boiler temperature MATLAB PID setting RBF neural network

目 录

摘 要 I

Abstract II

目 录 1

1 绪论 2

1。1 选题背景 2

1。2 锅炉温度控制系统的现状 2

1。3 人工神经网络系统技术 3

1。4 研究工作 3

2 径向基函数神经网络 4

2。1 RBF 神经网络的原理 4

2。2 常用的学习算法 7

3 锅炉温度控制系统 9

3。1 锅炉工作原理 9

3。2 锅炉温度控制系统的理论模型 10

4 基于 RBF 神经网络的锅炉蒸汽温度系统建模 14

4。1 RBF 神经网络辨识(非线性系统) 14

4。2 基于混合学习算法的 RBF 神经网络 17

4。3 基于 RBF 神经网络的建模 21

5 锅炉蒸汽温度控制系统仿真研究 26

5。1 常规 PID 的结构 28

5。2 使用 RBF 神经网络整定 PID 29

5。3 RBF 神经网络 PID 控制器在系统中的仿真应用 30

6 结 论 36

参考文献 37

致谢 38

1 绪论

1。1 选题背景

自从上个世纪八十年代后，随着进一步地改革开放，经济的飞速发展，社会 生产力大力发展，提高了人们的生活品质，但也是以巨大的环境污染为代价的。 因此，中国相继颁布了相关法律来治理生态环境，尤其是在中国能源结构中占很 大比例的火力发电。火力发电厂在工作的时候，不可避免的排放出各种对环境污 染的废弃物，有的时候常常不达标就排放，排出的废气对环境造成了恶劣的影响。 二十一世纪以来，随着科学技术的发展，对火力发电的优化也一直在进行中，新 技术的运用，使之对环境的影响降低到最低。