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基于模糊神经网络的船用锅炉控制算法研究
| 论文题名： | 基于模糊神经网络的船用锅炉控制算法研究 |
| 关键词： | 船用锅炉;控制算法;模糊控制理论;补偿模糊神经网络 |
| 摘要： | 本文对于船用锅炉的控制系统进行了研究，针对船用锅炉这种具有非线性、参数不稳定、难以建立精确的数学模型的控制对象，结合模糊控制理论和神经网络理论，提出用补偿模糊神经网络构造自适应控制器实现对锅炉的过程控制。通过补偿模糊推理和快速学习算法的引入，使得补偿模糊神经网络在性能上优于一般的模糊神经网络。 论文首先根据船舶锅炉的工作原理，通过机理建模的方法，得到锅炉汽包水位和汽压调节对象的模型，并通过一定的假设和简化，得到汽包水位和压力在不同扰动条件下的数学模型。 论文接着讨论了模糊神经网络理论的基本原理、基本特点及运行机理。通过仿真，以锅炉水位和汽压为对象对控制器性能进行了研究，并与常规PID进行了比较和分析。仿真结果表明，补偿模糊神经网络克服了常规PID控制的缺点，具有较强的鲁棒性与自适应性，学习速度快，适于在线学习控制，完全适用于锅炉控制系统。本文的控制算法取得了令人满意的控制结果。 |
| 作者： | 岳书明 |
| 专业： | 轮机工程 |
| 导师： | 张均东 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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