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《华东师范大学》 2007年
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基于煤粉浓度智能控制的锅炉燃烧算法的研究

韩玉璞  
【摘要】: 电站锅炉是工业生产和生活中重要的动力源,电站用煤在整个能源消耗中占相当大的比重。提高锅炉的运行热效率、降低能耗是多年来技术改造和节能工作中意义深远的课题。目前锅炉控制的核心问题就是对燃烧过程进行最有效的控制。如何使主蒸汽压力既具有良好的动态特性,又能使入炉燃料得以充分燃烧,是燃烧过程控制的关键。 锅炉燃烧控制系统是典型的多变量、非线性、时变、存在大时滞的复杂系统,对象模型难以建立,采用传统的控制方法,很难达到理想的控制效果,因此有必要研究新的智能控制策略。目前,模糊控制、神经网络正在控制领域显示出巨大的潜力,预测控制在实际工业生产过程中也得到了一定的应用。本文在对上述三种方法分析研究的基础上,综合利用三种方法,提出了一种基于神经网络模型的模糊预测控制方法。首先,针对广义预测控制中滚动优化过程存在的问题,研究利用模糊控制实现传统的滚动优化;然后,针对基本预测控制都是基于线性模型的局限性,研究将神经网络引入模糊预测控制,用神经网络模型实现模型预测;最后,研究该算法在锅炉燃烧控制系统中的应用,并用Matlab编制了算法程序,通过仿真研究,证明了该算法对锅炉燃烧系统能进行有效的控制,也可以推广应用到其他非线性、大时滞系统的控制中。
【学位授予单位】:华东师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP273.5

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【参考文献】
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【同被引文献】
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