基于煤粉濃度的鍋爐燃燒智能控制方法研究.pdf

1、電站鍋爐是工業(yè)生產和生活中重要的動力源，在整個能源消耗中占相當大的比重。提高鍋爐的運行熱效率、降低能耗是多年來技術改造和節(jié)能工作中意義深遠的課題。目前鍋爐控制的核心問題就是對燃燒過程進行最有效的控制。如何使主蒸汽壓力既具有良好的動態(tài)特性，又能使入爐燃料得以充分燃燒，是燃燒過程控制的關鍵。 鍋爐燃燒控制系統(tǒng)是典型的多變量、非線性、時變、存在大時滯的復雜系統(tǒng)，對象模型難以建立，采用傳統(tǒng)的控制方法，很難達到理想的控制效果，因此有必要研

2、究新的智能控制策略。目前，模糊控制、神經網絡正在控制領域顯示出巨大的潛力，預測控制在實際工業(yè)生產過程中也得到了一定的應用。本文在對上述三種方法分析研究的基礎上，綜合利用三種方法，提出了一種基于神經網絡模型的模糊預測控制方法。首先，針對廣義預測控制中滾動優(yōu)化過程存在的問題，研究利用模糊控制實現(xiàn)傳統(tǒng)的滾動優(yōu)化；然后，針對基本預測控制都是基于線性模型的局限性，研究將神經網絡引入模糊預測控制，用神經網絡模型實現(xiàn)模型預測；最后，研究該算法在鍋爐燃

3、燒控制系統(tǒng)中的應用，并用Matlab編制了算法程序，通過仿真研究，證明了該算法對鍋爐燃燒系統(tǒng)能進行有效的控制，也可以推廣應用到其他非線性、大時滯系統(tǒng)的控制中。 本課題的主要工作和研究內容如下： (1)分析了鍋爐燃燒控制系統(tǒng)及與本課題相關的智能控制方法的發(fā)展現(xiàn)狀。 (2)研究了廣義預測控制和模糊控制的基本原理，針對廣義預測控制中滾動優(yōu)化過程運算量過大、采樣周期不能太小而導致的抗干擾性差的問題，將模糊控制與廣義預測控

4、制結合起來，用模糊控制器實現(xiàn)預測控制的優(yōu)化求解。 (3)研究了徑向基函數(shù)神經網絡的非線性建模能力，用神經網絡模型代替?zhèn)鹘y(tǒng)的預測模型實現(xiàn)未來信息的預測。并將神經網絡、模糊控制、廣義預測控制結合起來，設計了一種新的智能控制器：基于神經網絡模型的模糊預測控制器。 (4)分析了煤粉濃度在線監(jiān)測的必要性，設計了一種實用的煤粉濃度監(jiān)測方法。 (5)分析了電站鍋爐燃燒控制系統(tǒng)的特性，對主蒸汽壓力和煙氣含氧量分別設計了相應的智能