基于改进神经网络PID的主蒸汽温度优化控制研究OACSTPCD

针对电厂主蒸汽温度PID串级控制系统参数整定繁琐、自适应性较差的问题,提出一种改进神经网络PID串级控制方法。为了降低主蒸汽温度控制系统的不确定性,基于最小误差熵(MEE)准则训练串级控制中的主神经网络PID控制器,并利用滚动时域窗法递归估计跟踪误差的熵,提升算法运行效率。将主蒸汽温度误差序列和部分可测扰动输入神经网络PID控制器输入层,实现反馈控制与前馈控制相融合,提升控制系统抗干扰能力。通过与采用最小误差平方和(MSE)准则的神经网络PID控制器对比,采用MEE的神经PID控制器可以减小过热汽温的波动,减少控制系统的随机性。