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在大型火力發電廠中，由于主汽溫對象具有大延遲、大慣性、非線性以
及時變性的特性，導致了對其控制比較困難。將PID 控制器和具有學習功能的
神經網絡相結合，是智能控制的一種新的途徑。本文針對超臨界直流鍋爐主汽溫
對象的調節特點，將中間點溫度信號作為前饋引入主汽溫調節系統，利用神經網
絡進行系統辨識，運用單純形法尋優PID 控制參數，達到最優控制效果。
本文設計了以串級調節為基礎，對汽溫對象進行系統辨識，利用神經網絡進
行建模，并加入中間點溫度作為前饋信號的控制方案，并利用單純形法對PID
參數尋優，用以檢驗智能算法在控制系統中應用的有效性。直流爐中間點溫度是
一個非常重要的參數，是燃水比是否恰當的依據。由于兩級噴水減溫的控制基本
相同，因此本文只以一級噴水減溫為例來說明所設計的系統。
及時變性的特性，導致了對其控制比較困難。將PID 控制器和具有學習功能的
神經網絡相結合，是智能控制的一種新的途徑。本文針對超臨界直流鍋爐主汽溫
對象的調節特點，將中間點溫度信號作為前饋引入主汽溫調節系統，利用神經網
絡進行系統辨識，運用單純形法尋優PID 控制參數，達到最優控制效果。
本文設計了以串級調節為基礎，對汽溫對象進行系統辨識，利用神經網絡進
行建模，并加入中間點溫度作為前饋信號的控制方案，并利用單純形法對PID
參數尋優，用以檢驗智能算法在控制系統中應用的有效性。直流爐中間點溫度是
一個非常重要的參數，是燃水比是否恰當的依據。由于兩級噴水減溫的控制基本
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