流化床燃烧系统模糊-神经元PID解耦补偿控制

依据神经元控制和解耦补偿的思想，引入了一种自适应神经元解耦补偿器，给出了神经元权系数的在线学习方法。在此基础上，通过将模糊控制技术和神经元自适应PID控制技术相结合，提出了一种不依赖于被控对象精确数学模型的多变量解耦控制方案。将该种方法应用于流化床燃烧系统控制，对耦合强烈的流化床锅炉床温、主汽压力、烟气含氧量三维传递函数矩阵进行解耦控制。仿真研究表明，该方案解耦效果良好，并且可以有效克服流化床燃烧对象的大滞后和非线性，获得良好的控制品质。