單元機組的小波神經網絡廣義預測控制

凌呼君，朱俊峰，李曉明
內蒙古工業大學信息工程學院，內蒙古呼和浩特

摘　　　要：針對大型火電機組具有控制對象復雜、非線性、大滯后、模型難以建立等特點，設計協調控制系統的控制策略。小波神經網絡具有良好的函數逼近能力和模式分類能力，廣義預測控制對比較復雜的工業生產過程呈現良好的控制性能和魯棒性。通過訓練小波神經網對大型火電機組建模得到預測模型，然后利用了模型辨識過程中已獲得的數據，計算廣義預測控制率，避免了廣義預測控制求解丟番圖方程帶來在線計算量較大的缺陷。仿真結果表明，該方法能保證功率、主蒸汽壓力快速平穩地跟蹤其設定值，具有較好的魯棒性，為解決大型單元機組協調控制問題提供了一條有效的途徑。

關　鍵　詞：單元機組；小波神經網絡；廣義預測控制

１　引　言
火電廠大型單元機組控制對象具有非線性、強耦合、大滯后、模型難以準確建立等特點，屬于復雜難控的大型生產過程。在常規局部控制系統基礎上發展起來的協調控制系統是解決這個問題的有效途徑。協調控制系統控制策略的設計直接決定了系統的控制品質。因此，先進控制技術在其中的應用研究對提高資源利用率和保證電廠的安全穩定運行具有重要的意義。目前，小波神經網絡以其獨特的優點引起了人們的極大關注，并成為非線性系統建模與控制的重要方法。預測控制是近年來發展起來的一種新型的計算機控制算法。由于其對模型的依賴性弱、易于實現、控制的綜合效果好等諸多優點，在工業過程控制中得到了廣泛的應用［１］。本文利用小波神經網絡對大型單元機組進行辨識和預測，用廣義預測控制方法進行控制，為解決大型單元機組協調控制問題提供一條有效的途徑。

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