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表1 神经模糊控制的局域CARIMA模型

串级控制方案被广泛用于控制过热蒸汽温度。前馈控制的蒸汽流量和气体温度为输入时，在这两个变量的变化时，可用于提供更迅速的反应。在实践中，只有是在这些变量有显着变化时，前馈路径才被激活。控制系统也防止了喷水阀门和水/蒸汽混合而影响设计的方案。 全球性非线性NFN模型在表1提出的NFGPC计划如下图4所示。

图4 NFGPC过热蒸汽温度控制与前馈控制

作为进一步的说明，该电厂是利用模拟模型的NFN由表1中给出，并受控于NFGPC，传统的线性GPC的控制器、PI控制器的级联分别为160MW到200MW的负荷变化。传统的线性GPC的区域控制器是为“中等”经营工作范围。设计的结果在图7所示，显示出预期最好的表现是从NFGPC获得的，因为它的目的是基于一个更准确过程的模型。这是由传统的线性级联GPC的常规PI控制器表现的。其次是表现最差的，表明它是不能在大负载变化的情况下令人满意的控制过热蒸汽温度的控制方案。这可能是手动控制的电厂有大时负荷变化的原因。

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图5 控制策略仿真曲线比较

4. 结论

本文通过对一个200MW的电厂模型的建立和控制分析提出了模糊神经网络控制策略。该NFN由五个地方CARIMA模型组成。在之前提出的网络是利用了B样条基函数的局部模型给其赋值的。NFGPC同样被建立，它是由在NFN的CARIMA模型所设计的。该NFGPC是光滑非线性的，这样，它的整个工作范围可按局部线性合理的工作区域来划分。因此，为控制这种非线性发电厂而提出了NFGPC，用传统的控制方法是无法达到这样的控制要求的。

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