本文主要研究内容
作者郭玲妹,马立新,梁克顺（2019）在《负荷实时跟踪精细化氨法脱硫智能控制系统》一文中研究指出：传统的氨法脱硫控制系统存在延迟时间较长、无法实现实时跟踪负荷的局限性;针对该问题提出的Smith预估补偿装置,通过抵消系统中的纯滞后环节来提高控制系统的实时性;虽然该方法有效解决了长延时问题,但系统中PID参数调整采用的是试凑法并依赖于调试操作经验,偶然性和因人而异导致系统波动较大;提出了BP (back propagation)神经网络的PID参数整定方法,该方法能实现对任意非线性函数的逼近,通过神经网络学习得到最佳的比例、微分、积分系数组合;运用该方法建模并进行长时过程控制仿真,结果验证了算法的可行性,其误差小,大幅提高了氨法脱硫系统的实时性和稳定性,实现了智能化精准控制效果。
Abstract
chuan tong de an fa tuo liu kong zhi ji tong cun zai yan chi shi jian jiao chang 、mo fa shi xian shi shi gen zong fu he de ju xian xing ;zhen dui gai wen ti di chu de Smithyu gu bu chang zhuang zhi ,tong guo di xiao ji tong zhong de chun zhi hou huan jie lai di gao kong zhi ji tong de shi shi xing ;sui ran gai fang fa you xiao jie jue le chang yan shi wen ti ,dan ji tong zhong PIDcan shu diao zheng cai yong de shi shi cou fa bing yi lai yu diao shi cao zuo jing yan ,ou ran xing he yin ren er yi dao zhi ji tong bo dong jiao da ;di chu le BP (back propagation)shen jing wang lao de PIDcan shu zheng ding fang fa ,gai fang fa neng shi xian dui ren yi fei xian xing han shu de bi jin ,tong guo shen jing wang lao xue xi de dao zui jia de bi li 、wei fen 、ji fen ji shu zu ge ;yun yong gai fang fa jian mo bing jin hang chang shi guo cheng kong zhi fang zhen ,jie guo yan zheng le suan fa de ke hang xing ,ji wu cha xiao ,da fu di gao le an fa tuo liu ji tong de shi shi xing he wen ding xing ,shi xian le zhi neng hua jing zhun kong zhi xiao guo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机测量与控制的郭玲妹,马立新,梁克顺，发表于刊物计算机测量与控制2019年06期论文，是一篇关于氨法脱硫论文,参数整定论文,神经网络论文,计算机测量与控制2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机测量与控制2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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