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《华中科技大学》 2009年
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基于模糊神经网络的优化吹灰系统研究

曲庆功  
【摘要】:燃煤锅炉受热面积灰结渣影响锅炉效率和安全运行,利用吹灰器进行吹灰可以较好解决这一问题。针对锅炉受热面积灰和结渣污染危害严重的普遍现象,以一台300MW机组锅炉作为研究对象,进行了有关电站锅炉对流受热面受热面优化吹灰系统的研究工作。 论文首先介绍了吹灰对节能减排工作的意义,阐述了受热面积灰结渣危害性及其规律。介绍了国内外已有的各种受热面沾污监测方法,根据锅炉运行的具体情况,提出利用神经网络和模糊控制对吹灰器进行智能控制的思想。 针对某电厂300MW锅炉,以现有DCS系统的数据为基础,首先用热平衡法建立了以吹灰净收益NET值为灰污监测参数的高温过热器的模糊神经网络计算模型,分析了受热面随时间变化的净收益变化规律。接着分析了以吹灰净收益NET值为唯一的灰污监测参数方法的不足,建立了以电站锅炉各受热面吹灰净收益NET值、受热面壁温和机组负荷为输入量,吹灰置信度为输出量的优化吹灰模糊模型。然后,用该模糊模型对高温过热器表面积灰程度进行计算机仿真,结果表明该模型提高了锅炉受热面效益,适用于电站锅炉受热面吹灰控制。最后,介绍了优化吹灰在计算机控制系统中的实现思路,对系统网络的组织,DCS系统数据的获取做了相关介绍,开发了主要功能模块的优化吹灰控制系统。 最后对全文进行了总结,并对优化吹灰模型的进一步发展进行了展望。
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TM621.2

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