基于混沌遗传算法的主汽温系统RBF-PID控制

针对火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延等特性，提出一种基于混沌遗传算法的径向基函数神经网络整定PID参数的控制策略。利用遗传算法优化神经网络权系数，同时利用混沌优化方法的局部快速搜索能力，实现全局最优化。该控制策略不仅具有常规PID串级控制的特性，而且具有智能控制器的自学习能力，增强了系统对不确定因素的适应性。仿真研究结果表明，这种方法具有全局优化的能力，对PID控制的参数优化设计是成功和有效的，系统动态品质明显优于通常的PID串级控制，系统控制性能得到了较大提高。