过热器喷水减温对象传递函数中所有模型参数均可看作是主蒸汽流量D、主蒸汽压力P以及温度T的函数，因此过热汽温对象动态特性随着主蒸汽流量D、主蒸汽压力P以及温度T的变化而变化。

　　在不同工况下，过热器喷水减温对象的一些阶跃响应如所示。

　　本文在串级过热汽温调节系统基础上，提出的超临界600MW直流锅炉过热汽温智能控制系统。由于副调对过热汽温起粗调作用，因此可采用固定参数的P调节器。而主调对过热汽温起细调作用，为使控制系统在不同负荷或工作点均能获得满意的性能，则需考虑到过程参数变化与非线性等不确定因素的影响，因此主调采用基于RBF神经网络辨识广义对象的自整定PID调节器。

　　自整定PID控制算法采用增量式PID控制器的算法中5y5u为被控对象的Jacobian信息，通过如所示的RBF神经网络辨识得到。

　　过热汽温智能控制系统应用研究将前述算法应用于某超临界600MW直流锅炉中。研究变工况情况，以系统负荷从50%升至75%情况（以3%5%/min速率升负荷）为例，设定值做单位阶跃扰动，其中副调节器的比例带D=0124，na=7，nb=6，G=015，A=014.系统响应曲线如所示。

　　结论本文在常规串级过热汽温控制系统的基础上，提出的串级过热汽温智能控制策略。该方法中的副调采用比例调节，主调采用基于RBF神经网络的自整定PID算法。仿真结果表明，系统具有较好的控制品质和较强的自适应能力。