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摘要：本发明属于燃煤发电领域，公开了一种超临界火电机组主蒸汽温度自适应控制方法及相关装置，包括获取大型超临界火电机组主蒸汽温度的期望信号和输出信号，并计算期望信号和输出信号的误差信号组；根据误差信号组，通过模糊控制方法得到PID控制器的模糊控制参数，并通过预训练的基于树突神经网络模型的神经网络控制参数模型，得到PID控制器的神经网络控制参数；将PID控制器的模糊控制参数和神经网络控制参数进行自适应加权求和并应用至PID控制器，得到自适应PID控制器；根据误差信号组，通过自适应PID控制器得到大型超临界火电机组主蒸汽温度的控制信号。具有更高的精度和适应能力，能够满足大惯性、大延迟和非线性时变的主蒸汽温度控制需求。

主权项：1.一种超临界火电机组主蒸汽温度自适应控制方法，其特征在于，包括：获取大型超临界火电机组主蒸汽温度的期望信号和输出信号，并计算所述期望信号和输出信号的误差信号组；根据所述误差信号组，通过模糊控制方法得到PID控制器的模糊控制参数，并通过预训练的基于树突神经网络模型的神经网络控制参数模型，得到PID控制器的神经网络控制参数；将PID控制器的模糊控制参数和神经网络控制参数进行自适应加权求和并应用至PID控制器，得到自适应PID控制器；根据所述误差信号组，通过自适应PID控制器得到大型超临界火电机组主蒸汽温度的控制信号；所述预训练的基于树突神经网络模型的神经网络控制参数模型通过下述方式得到：构建树突神经网络模型；并获取大型超临界火电机组主蒸汽温度的当前训练时刻的期望信号和训练输出信号，并根据当前训练时刻的期望信号和训练输出信号得到当前训练时刻的误差信号组；将当前训练时刻的误差信号组输入至树突神经网络模型中，得到PID控制器的当前训练时刻的神经网络控制参数；以及根据当前训练时刻的误差信号组，通过模糊控制方法得到PID控制器的当前训练时刻的模糊控制参数，将PID控制器的当前训练时刻的模糊控制参数和神经网络控制参数进行自适应加权求和并应用至PID控制器，得到当前训练时刻的自适应PID控制器；根据当前训练时刻的误差信号组，通过当前训练时刻的自适应PID控制器得到大型超临界火电机组主蒸汽温度的训练控制信号并应用，得到大型超临界火电机组主蒸汽温度下一训练时刻的输出信号；获取大型超临界火电机组主蒸汽温度下一训练时刻期望信号，并根据大型超临界火电机组主蒸汽温度下一训练时刻的输出信号和期望信号，得到下一训练时刻的误差信号组，并根据下一训练时刻的误差信号组优化树突神经网络模型；重复上述步骤至下一训练时刻的输出信号和期望信号之间的误差满足预设的误差阈值时，将最终的树突神经网络模型作为神经网络控制参数模型。

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