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RBF神经网络在过热蒸汽温度PID控制中的应用与调整（2012年）

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简介：
本文探讨了RBF神经网络技术在过热蒸汽温度PID控制系统中的应用，并分析了其参数调整方法，以优化控制性能。 锅炉的过热蒸汽温度是衡量其性能的关键指标之一，对这一参数的有效控制直接影响到火电厂安全性和经济效益。由于该参数具有滞后、大惯性及时间变化等特点，常规PID控制器难以实现有效的调节。采用RBF神经网络来优化PID控制策略，则可以显著改善控制系统的效果。

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  • RBF神经网络在过热蒸汽温度PID控制中的应用与调整（2012年）
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    本文探讨了RBF神经网络技术在过热蒸汽温度PID控制系统中的应用，并分析了其参数调整方法，以优化控制性能。 锅炉的过热蒸汽温度是衡量其性能的关键指标之一，对这一参数的有效控制直接影响到火电厂安全性和经济效益。由于该参数具有滞后、大惯性及时间变化等特点，常规PID控制器难以实现有效的调节。采用RBF神经网络来优化PID控制策略，则可以显著改善控制系统的效果。
     
  • 关于RBF神经网络在PID控制中应用于锅炉温度系统的研究*(2011年)
    优质
    本研究探讨了径向基函数(RBF)神经网络与传统PID控制策略结合的方法，旨在优化锅炉温度控制系统。通过模拟实验验证了该方法的有效性及优越性。研究成果发表于2011年。 为了提高电厂锅炉温度控制系统在可靠性和安全性方面的表现，并实现精确控制的目标，本段落提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的PID控制器方案，并构建了一个三层神经网络模型。该方法通过利用RBF神经网络在线获取梯度信息，进而依据这些信息对PID控制器的三个参数进行实时调整，从而提升了系统的整体性能。 实验结果显示，在采用基于RBF神经网络的PID控制策略后，相比于传统的PID控制系统，新的系统在鲁棒性方面有了显著增强，并且提高了其响应速度和精确度。因此可以得出结论：这种改进后的控制方案能够有效提升电厂锅炉温度调节的效果。
     
  • RBF神经网络在Simulink_PID控制中的应用
    优质
    本研究探讨了径向基函数(RBF)神经网络在MATLAB Simulink环境中PID控制器优化的应用，通过模拟实验验证其改善控制系统性能的效果。 使用MATLAB软件中的Simulink模块进行RBF神经网络PID控制仿真，并成功完成实测。
     
  • RBF神经网络在Simulink_PID控制中的应用
    优质
    本研究探讨了径向基函数（RBF）神经网络在Simulink环境下PID控制器改进的应用，通过模拟实验验证其性能优势。 使用MATLAB软件中的Simulink模块进行了RBF神经网络PID控制的仿真，并且实测成功。
     
  • (过热蒸汽温度控制系统的設計)
    优质
    本设计专注于开发一种高效的过热蒸汽温度控制系统，通过精确调控提高能源利用率和系统稳定性，适用于工业生产中对温度要求严苛的应用场景。 过热蒸汽温度控制系统设计文档涵盖了对过热蒸汽温度控制系统的详细设计方案、系统功能分析以及实现方法等内容。该文档旨在为相关领域的工程师和技术人员提供一个全面的设计参考框架，帮助他们理解和实施有效的过热蒸汽温度控制策略。通过优化控制系统参数和提高硬件性能，可以显著提升工业生产过程中的能源效率与产品质量。
     
  • 基于RBF神经网络的PID控制
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    本研究提出了一种结合径向基函数(RBF)神经网络与传统比例-积分-微分(PID)控制器的方法，以优化控制系统性能。通过利用RBF神经网络自适应学习能力调整PID参数，该方法能够在动态变化的环境中实现更精确、稳定的控制效果。 使用MATLAB的M文件实现基于RBF神经网络的PID控制，并进行图形绘制。
     
  • 过程控制工程课程设计——锅炉过热蒸汽温度调控系统，确保过热蒸汽温度的稳定性.doc
    优质
    本设计探讨了《过程控制工程》课程中关于锅炉过热蒸汽温度调控系统的实现方法，旨在通过优化控制系统来保障过热蒸汽温度的稳定性和效率。文档详细分析了现有系统的不足，并提出了一系列改进措施和技术方案，以确保在各种运行条件下都能维持恒定的过热蒸汽温度，从而提高整体生产过程的安全性与经济性。 过程控制工程课程设计-锅炉过热蒸汽温度控制系统要求保证过热蒸汽温度稳定。
     
  • 关于RBF与BP神经网络在PID控制中的应用对比研究.pdf
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    本文探讨了径向基函数（RBF）神经网络和反向传播（BP）神经网络在PID控制系统优化中的应用效果，并进行了详细的性能比较分析。 张文霞和袁健的研究比较了基于BP神经网络和RBF（径向基函数）神经网络的PID控制整定效果。研究在MATLAB仿真软件中进行，针对相同的被控对象及其近似数学模型进行了测试，以评估这两种神经网络算法各自的优劣。