分解制御理論とニューラルネットワーク制御原理を融合させ、多変数PIDタイプのニューラルネットワーク制御方法を開発しました。適用された制御アルゴリズムを使用して、火力発電所再加熱蒸気温度および低圧過熱器出口蒸気温度の制御をシミュレートしました。シミュレーション結果は、制御アルゴリズムが再加熱蒸気温度制御の優れた分解能と自己学習制御特性を示し、制御対象パラメータが変化してもシステムは強い耐性を持っていることを示しています。

多変数; ニューラルネットワーク; 分解制御; 再加熱蒸気温度; PID制御