《神经网络预测控制》PPT课件

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二.单元控制的基本思想
Zj, jNi
Zj , jNi
c
Zj,
jNi
i Zi
Zi
i
c
c i
Zi
h Zh
Zh
h
c
c
Zh
h
s Zs
Zs
s
c
c s
Zs
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边界
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三.神经网络模型预测控制简介
神经网络模型预测控制是使用非线性神 经网络模型来预测未来模型性能。控制 器计算控制输入，而控制输入在未来一 段指定的时间内将最优化模型性能。模 型预测第一步是要建立神经网络模型 （系统辨识）；第二步是使用控制器来 预测未来神经网络性能。
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各单元预测系统按照研究对象的关联模式相互关 联，并经由关联传递单元预测信息，共同完成对 整体系统未来一定时间动态特性的预测，而各单 元控制系统也经由关联传递控制信息，从而完成 对整体系统的控制。单元预测系统的设计和计算 是独立的和并行的，单元系统可以是不同性质和 不同模式的，能够适用于大型复杂系统地分析预 测。
y
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四.应用
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四.应用
常规主蒸汽温度控制方案（串级PID）
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四.应用
其中
W01(s)W 1((ss))(11 85s)2 W02(s) 1 2((s s))(11 .1 22 55 s)3
W H 1 (s)W H 2 (s)0 .1
11 W a2(s) (1 ),W a1(s)25
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基于单元的模型是一种多输入单输出系统，通 过关联与其他相关单元相关联。通过自身动态 变化和单元间相互影响过程，共同描述对象的 整体运动特性。针对每个单元设计单元预测系 统和控制系统，它通过接受本单元相关信息和 直接关联的单元的测量和预测信息，预测该单 元的运动趋势，并分析判断，作出该单元的控 制决策。
0.5 74s
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四.应用
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四.应用
图9 主蒸汽温度设定值阶跃输入下的仿 真比较
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四.应用
图十 时间常数改变后的仿真比较
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四.应用
图十一 增益改变后的仿真比较
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四.应用
图十二加入烟气扰动后的PID控制结构图
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四.应用
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三.神经网络模型预测控制简介
模型预测的第一步就是训练神经网络未来表示 网络的动态机制。模型输出与神经网络输出之 间的预测误差，用来作为神经网络的训练信号。 该过程如图二所示。
u 对象
神经网络模型
学习 医学算P法 PT
_+
ym
e
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三.神经网络模型预测控制简介
神经网络模型利用当前输入和输出预测
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一.引言
目前该系统控制的主导设计方案是PID律， 虽然一些先进控制技术近年来尝试在火 电厂自动化中应用，但由于理论上的局 限性和实现上的具体困难，均未能得到 广泛应用。
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一.引言
本文根据单元控制的思想，并运用神经 网络预测控制的方法，应用于过热蒸汽 温度控制中。使单元控制的思想得以实 现，神经网络更接近生物神经网络的结 构，神经网络的优势得以更好发挥。设 计出了具有较高可靠性和较强鲁棒性的 控制系统。
基于单元模型的神经网络预测控制 在过热蒸汽温度控制中的应用
电气工程学院：何一文
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一.引言
火电厂锅炉的过热蒸汽温度是其运行质量的重 要指标之一，过热蒸汽温度过高或过低都
会影响电厂的安全经济运行，但汽温调节对 象是一个多容环节，它的纯延迟时间和时间 常数都比较大，干扰因素多，对象模型不确 定，在锅炉自动调节系统中属于可控性最差 的一个调节系统。
图十三 加入烟气扰动后的对比曲线
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Hale Waihona Puke Baidu
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四.应用
图十四 加10秒纯滞后以后的仿真结果图
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四.结论
(1)本文提出的基于单元模型的神经网络预测控 制主蒸汽温度控制策略既可保证对主蒸汽温度 快而稳的调节，又使得所消耗的减温水量大大 降低，可明显提高控制策略的安全性和经济性， 符合火电厂机组运行的客观需求。
N 2
2 N U
2
yrkjym kj ukjjukj2
j 1
j 1
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三.神经网络模型预测控制简介
图四为模型预测控制的过程。控制器由 神经网络模型和最优化方块组成，最优 化模块确定u（通过最小化J）,最优u值 作为神经网络模型的输入
控制器
yr
u*
ym
优化
神经网络模型
u
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对象
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二.单元控制的基本思想
传统的预测控制系统以整体系统模型为 基础，所设计的预测算法是集中式的， 随着系统规模的扩大，计算量迅速增加， 因此影响到其实时性。另外，很难用一 个同质的，单一的集中模型来描述复杂 系统，这就需要新的分析方法。
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二.单元控制的基本思想
单元控制是用单元模型系统描述对象的动态过 程，为受控对象建立一种结构分散化模型，它 吸收了人工分析系统的经验知识，由定性的结 构模型和定量的模型给出单元模型。既含有整 体系统的因果结构，又包含单元间的相互关联。 此具有网状结构的模型，按照一定意义下的主 要因果关系，被抽象出一种链状结构，我们称 之为单元模型系统。这种模型比一般多输入多 输出系统含有更多的信息量，可以用来设计具 有高可靠性和强鲁棒性要求的控制系统。
神经网络未来输出值。神经网络模型结
构如图三所示。该网络可以采用批量在
线训练。
输入
第一层
第二层
y(k)
TDL LW1.1
u(k)
TDL LW1.2
1 b1
LW2.1
+
+
1 b2
医学PPST1
ym(k1)
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三.神经网络模型预测控制简介
模型预测方法是水平后退的方法，神经 网络模型预测在指定时间内预测模型响 应。预测是用数字最优化程序来确定控 制信号，通过最优化如下的性能准则函 数，即
2000． [5] 彭钢．热工PID控制算法的适应性与局限性分析[J]．河北电力
(2)时间常数鲁棒性很强，而增益鲁棒性较弱， 但适应能力很强。可在较短时间内适应参数的 变化。
(3)能很好地克服纯滞后并有较强的抗干扰能力。
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五.参考文献
[1] 陈铁军，链系统方法及其应用, 河南科技出版社, 1993. [2] 陈铁军．并行预测系统与算法. [3] 李果勇．智能控制及其MATLAB实现，电子工业出版社，2005 [4] 杨献勇．热工过程自动控制I-M]．北京：清华大学出版社，