针对循环流化床锅炉(Circulating Fluidized Bed Boiler,CFBB)床温控制对象,提出一种基于模糊神经模型的RBF神经网络控制算法,算法主要由模糊神经模型、RBF控制器、控制对象三部分构成。此算法首先利用采集到的输入输出数据对建立给煤量与床温的模糊神经模型,同时在模糊神经模型的基础上引入RBF控制器,并根据所建模型利用梯度下降法在线调节控制器中高斯基函数的中心值、宽度及隐含层到输出层的权值。通过将此控制算法应用于循环流化床锅炉床温的控制中,并与传统PID控制的Matlab仿真结果比较表明,提出的基于模糊神经模型的RBF控制算法动态响应时间和到达稳态时间比传统PID短,并且其跟踪性能较好。
