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循环流化床燃烧系统的神经元解耦控制方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
循环流化床锅炉(CFBB)作为高效、低污染、燃料适应性广、负荷调节性能好的洁净燃煤技术,已经得到广泛的运用,正在成为燃煤技术的主力军,但其燃烧过程具有高度的非线性、时变和大滞后及多变量耦合等复杂特性。本文给出了一种由神经元和静态解耦网络相结合的针对火电厂循环流化床燃烧系统的控制方案,将解耦网络与神经元PID控制结合起来,使智能PID专门作用于控制上,而将解耦的工作由解耦网络来承担,可发挥二者各自的优势。本文给出了系统仿真和现场运行实验相关数据和结果分析。现场运行实践表明,采用该方案后,燃烧安全稳定,各主要参数控制在允许范围内且优于行业标准,效果十分显著。 相似文献
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循环流化床锅炉的控制过程复杂,且具有较强的耦合性,针对燃烧过程的控制,设计了自适应控制系统,并采用MATLAB进行控制性能的仿真分析。结果表明,自适应控制系统的跟踪性能及抗干扰性能相较PID控制及模糊控制均具有较大的提高,可以较快地达到稳定值,并具有较小的超调量;当受到扰动作用时,能快速地恢复稳定。 相似文献
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模糊控制在循环流化床锅炉床层温度控制中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
近年来循环流化床锅炉因其高效、低污染、低成本等特点得到了迅速的发展,但由于其燃烧过程十分复杂,很难用准确的数学模型来描述,因此难于实现常规方法的控制。本文设计了一个带自调整因子的模糊控制器并进行了仿真研究,仿真结果表明该控制器具有良好的控制性能,有望用于流化床锅炉燃烧系统这类复杂过程的控制。 相似文献
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循环流化床(Circulating Fluidized Bed,简称CFB)锅炉被公认为一种具有发展潜力的洁净煤燃烧技术,其燃烧过程具有典型的非线性、强耦合、大惯性、大滞后特性,传统或现代控制理论的控制策略难以取得良好的控制性能。因此,根据循环流化床锅炉燃烧过程特点,将其燃烧过程分为四个子系统,通过子系统模型构建和离散化处理,基于无模型自适应控制方法(Model-free Adaptive Control,简称MFAC)分别实现CFB锅炉燃烧子系统的控制器设计。仿真结果表明,与传统PID控制方法相比,采用无模型自适应控制方法对CFB锅炉燃烧过程进行控制,能够获得更好的控制效果,其控制精度更高,控制过程更快速。 相似文献
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燃烧和传热特性是循环流化床锅炉的燃烧技术基础.循环流化床锅炉的燃烧有三大特点,其传热方式独特,并可调节传热效果. 相似文献
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循环流化床锅炉燃烧控制新技术 总被引:1,自引:0,他引:1
分析循环流化床锅炉的燃烧机理及以往控制策略的不足,提出一套更为实用的新的控制策略。成功解决循环流化床锅炉燃烧控制的多变量、强耦合问题。 相似文献
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在介绍人工神经网络的基本原理和基于神经网络的锅炉系统故障诊断原理的基础上,将模糊逻辑引入了神经网络,研究了集成的模糊神经网络在锅炉系统故障诊断方面的应用,并给出了锅炉样本的一个实例训练过程及测试结果,与传统的标准BP网络算法对比,证实了该方法在锅炉的故障诊断方面能够取得更好的效果。 相似文献
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为克服循环流化床锅炉热力计算系统开发的难点,从过程系统的角度认识循环流化床锅炉,建立了由部件单元和流体节点组成的循环流化床锅炉过程系统模型.采用面向对象的方法构建部件单元库,能在不改变系统结构的条件下对部件单元库进行扩充.通过动态可视化搭建烟气和工质流程的方式构造锅炉模型,使系统能够不受锅炉结构、分离器类型、燃料、容量等级和几何参数的限制.最后,采用过程系统理论中的序贯模块迭代算法对热力计算模型进行求解.该热力计算系统已在多家锅炉制造企业中应??主要参数的计算误差小于3%. 相似文献
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文中给出了2×130t/h循环流化床锅炉机组分散控制系统的组成、特点及基本功能,介绍了CFB锅炉燃烧控制系统。 相似文献
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神经网络方法在循环流化床燃烧中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文分析了循环流化床锅炉燃烧控制系统的特点。针对主蒸汽压力控制系统。提出一种新型的基于改进BP神经网络的PID控制方法。该方法将神经网络和PID控制策略相结合。既具有神经网络自学习、自适应及逼近任意函数的能力。又具有常规PID控制器结构简单的特点。仿真研究表明这种BP神经网络PID控制能克服对象的大惯性、抗干扰性。大大改善控制品质。 相似文献
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文章首先介绍了温控系统的方案设计以及部分功能模块,然后介绍BP神经网络结构和模糊推理,在分析两者弊端的基础上提出将两者相结合的控制方法。本文还介绍了模糊神经网络的结构和学习方法,以及如何对训练样本进行预处理,最后利用matlab神经网络工具箱作为平台,通过测试样本仿真和试验,本设计的应用为实现快速、精确的温控系统提供了一种功耗低、经济有效的解决方案。 相似文献