协调控制系统神经网络PID优化控制与仿真研究

针对火电单元机组协调控制系统具有多变量、强耦合、非线性及参数时变的特点，将对角递归神经网络与PID控制方法相结合，并利用提出的改进型变尺度混沌优化策略对神经网络的权值参数和PID控制器参数进行整定，从而实现多变量系统的优化控制。此方法不仅保持了传统PID控制器结构简单、算法实用等特点，而且算法稳定性好，寻优效率高，避免了控制器参数陷入局部极小等问题。仿真结果表明，对于100%和70%不同负荷时的工况，即使对象的传递函数发生了较大的改变，系统仍具有响应速度快、鲁棒性好、自适应性好等特点。