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)

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简介：
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。

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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)

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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。

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。

关于模糊神经网络PID在串级温度控制中的应用研究.pdf

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本文探讨了将模糊神经网络PID控制器应用于串级温度控制系统中，通过仿真实验验证其有效性和优越性，为工业过程控制提供了一种新的解决方案。基于模糊神经网络PID的串级温度控制系统的研究主要探讨了如何利用模糊逻辑与神经网络技术优化传统的比例-积分-微分（PID）控制器，以提高温度控制系统的性能。该研究通过结合这两种方法的优势，旨在实现更精确、响应更快且鲁棒性更强的温度调节机制。

关于模糊PID控制在电阻炉温度控制系统中的研究

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本文探讨了模糊PID控制技术在电阻炉温度控制领域的应用效果和优势，通过实验验证其在提升系统稳定性和响应速度方面的效能。基于模糊PID控制的电阻炉炉温系统的硕士论文研究共97页。

关于优化PID神经网络在光照强度控制中的应用研究

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本研究探讨了改进型PID神经网络技术在自动调节照明系统中光照强度的应用，旨在提高能源效率和用户体验。通过结合传统PID控制器与现代人工智能算法的优势，我们提出了一种创新的方法来适应不同环境下的光需求变化，从而实现智能化、高效节能的室内或室外灯光控制解决方案。针对人们在室内不同区域对光照强度的不同需求，提出了一种基于PID神经网络的光照控制算法，并利用改进的粒子群算法优化了PIDNN的连接权值。为了验证该算法的有效性，将其应用于一个实例模型并进行了仿真分析。结果表明，该方法能够满足室内各区域不同的照明要求，显著提升了系统的整体性能，减少了超调现象，缩短了调节时间，具有良好的动态特性。

关于RBF神经网络在并网逆变器自适应控制中的应用研究

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本研究探讨了径向基函数(RBF)神经网络在并网逆变器控制系统中实现自适应调节的应用潜力，通过模拟实验验证其性能优势。并网逆变器控制系统通常是一种非线性离散系统，其核心作用在于将太阳能、风能等新能源发电系统产生的直流电转换为与电网兼容的交流电，并确保电力品质满足并网标准。传统的控制方法主要采用PID（比例-积分-微分）控制器实现。然而，由于并网逆变器系统的非线性、时变性和不确定性，传统PID控制方法往往无法实现自适应调节，在控制精度和响应速度上存在不足。针对这一问题，本段落提出了一种基于RBF（径向基函数）神经网络的自适应控制算法来改进传统的PID控制器。通过动态调整PID参数以提升系统的性能。自适应控制算法利用反馈信息不断调整控制器参数，从而应对系统动态变化及外部干扰，并达到预期效果。径向基函数神经网络是一种采用径向基函数作为激活函数的人工神经网络，具有任意精度近似非线性函数的能力，在控制系统中可用于识别系统动态并调节PID控制器参数。然而，RBF神经网络在训练和应用过程中可能会因迭代初值、速度等参数影响而出现收敛慢甚至不收敛的问题。为解决这些问题，本段落提出的方法通过设定合理的学习过程调整参数，并根据系统的输出误差大小来优化迭代参数设置，从而克服传统RBF神经网络的稳定性问题并进一步提高控制系统的自适应性能。作者何传燕和黄琦来自电子科技大学电力系统广域测量与控制四川省重点实验室，他们采用仿真模型验证了所提出的基于RBF的PID控制策略，并表明该方法在稳态精度及抗扰动性方面优于传统PID控制系统。新能源发电因其可持续性和环保特性，在能源领域备受关注。尤其在日本大地震导致核电站事故后，这一趋势更加明显。作为核心设备的并网逆变器对电网质量和规模有着直接影响；然而，现有的基于PID的传统控制方法往往性能欠佳且易造成谐波污染。因此，需要一种更优的算法来满足实际应用需求。研究中提出的数值仿真模型和结果证明了RBF自适应PID算法的有效性。这不仅改进了并网逆变器的控制系统策略，也对其他非线性系统的控制提供了参考价值。关键词包括电气工程、并网逆变器、神经网络、RBF自适应PID及迭代参数等，表明研究重点在于利用RBF神经网络特性进行精确调节以实现高精度和稳定性。作者所在的实验室是该领域的学术机构之一，为深入研究提供支持平台；同时，黄琦教授的研究方向也显示了他们在电力系统控制方面的专业性和深度。本段落提出的基于RBF的并网逆变器自适应控制算法不仅在电气工程领域带来新的思路和技术突破，并对实际应用中的控制系统技术具有重要指导意义。

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。

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本研究探讨了利用神经网络技术进行电表数字识别的应用，旨在提高读数准确性和效率。通过分析不同架构的效果，提出了优化方案。本段落提出了一种基于BP神经网络的机械式电表数字自动识别方法。首先通过预处理技术自动定位电表图像中的数字区域，并实现单个数字的切分。然后，对每个数字图像提取一组具有较高区分度且计算简单的典型网格特征。最后，设计了BP神经网络作为数字分类器，以实现电度表显示值的快速自动识别。研究结果显示该方法能够获得98.5%的正确识别率，表明系统具有较强的鲁棒性。

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。