数据挖掘技术在循环流化床锅炉模糊控制系统中的应用

【摘要】： 大量的工业实践证明，模糊控制对于循环流化床的控制是非常有效的。但是，建立规则库已经成为模糊控制系统设计的核心问题和困难所在。 与此同时，循环流化床宝贵的历史数据却一直没有被有效利用；数据挖掘技术的出现，为解决模糊控制规则的获取问题，从“海量数据”中自动挖掘优秀司炉工的操作经验，提供了非常有效的数据处理手段，有着广阔的应用前景。本文首次针对循环流化床模糊控制器的特性和运行规律，讨论了对循环流化床历史运行数据进行挖掘的可行性，分析了采样数据预处理技术，介绍了基于聚类技术的指导规则获取的实际应用步骤，利用基于模糊神经网络强大的学习功能完成模糊控制的规则获取。 本文还针对流化床锅炉运行的非线性严重、大滞后、不确定性大等特点，研究了基于数据挖掘优化的模糊神经自组织控制策略在循环流化床控制系统中的应用，使规则获取可以在线进行；并编制了数据挖掘模块优化自组织控制模块，应用到青岛35t/h循环流化床锅炉的控制系统中，提高了锅炉的运行水平和效率，取得了良好的效果。