Die Kombination aus der Theorie der Dekompositionssteuerung und den Prinzipien der neuronalen Netzwerkkontrolle ermöglicht die Entwicklung einer PID-typischen neuronalen Netzwerksteuerungsmethode mit mehreren Variablen. Unter Verwendung des angewandten Steuerungsalgorithmus wurde die Steuerung der Rezirkulationstemperatur des Nachhitzerdampfes des Wärmekraftwerks und die Steuerung der Temperatur des Dampfs am Ausgang des Niederdrucküberhitzers simuliert. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der Steuerungsalgorithmus eine gute Entkopplungsleistung der Nachhitzerdampf-Temperatursteuerung und selbstlernende Steuerungsmerkmale aufweist, und dass das System bei Änderung der Systemparameter eine starke Robustheit aufweist.

Mehrere Variablen; Neuronales Netzwerk; Dekompositionssteuerung; Nachhitzerdampf-Temperatur; PID-Steuerung