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华 北 电 力 大 学
硕 士 学 位 论 文
题 目：智能控制算法在主汽温控制中的应用
英 文 题 目：The Application of Intelligence Control Algorithm in
Main Steam Temperature Control System
研究生姓名：秦志明 专业：控制理论与控制工程
研 究 方向：过程控制技术与系统
导 师 姓名：张栾英 职称：教授
年 月 日
摘要
摘 要
在火力发电厂中，主汽温对象动态特征具有大迟延、大惯性、时变性和非线性
的特点，传统的 PID 控制在工况有较大变动时较难获得令人满意的控制性能。本文
中提出了基于神经网络的智能控制算法。首先，在不需要对被控对象进行精确的辨
识的情况下，提出了基于 Smith 预测的单神经元 PSD 自适应控制算法；其次，采用
模拟退火算法对 Elman 网络的权值进行优化，用于辨识热工过程的非线性模型；第
三，采用基于神经网络观测器对过热汽温系统的状态变量进行估计，将状态反馈和
状态观测理论与传统的 PID 控制相结合，使控制系统能够适应对象的非线性和时变
特性。
关键词：主汽温，神经网络， 算法，模拟退火算法，观测器
ABSTRACT
In thermal power plant，the dynamic behavior of the main steam temperature shows
a characteristic of great delay，big inertia，time variance and non-linearity, which makes
the conventional PID control cannot achieve satisfying control performance when the
conditions change, therefore, the intelligence control method based on neural network
was proposed. Firstly, the single neuron PSD adaptive algorithm based on Smith
predictor was proposed when the precise model cannot be built. Secondly, the weights of
Elman network through S