循环流化床燃烧系统的神经元解耦控制方法研究

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。     

循环流化床锅炉燃烧自适应控制系统的设计分析

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。     

模糊控制在循环流化床锅炉床层温度控制中的应用

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。     

循环流化床锅炉燃烧过程无模型自适应控制研究

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。     

多变量系统模糊解耦方法综述

通过对多变量系统模糊解耦方法的必要分析,介绍了一般模糊解耦、几类自适应模糊解耦等方法,并叙述了各种方法的研究现状和应用情况,同时分析了各种方法的优点与局限性。指出自适应模糊解耦更侧重于控制器的研究,寻求一种有效的、简单易行的控制方法,即寻求理论与实际结合点,是今后研究的方向。     

循环流化床锅炉主蒸汽压力的模糊控制

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。很难建立被控对象准确的数学模型．因此难以实现常规方法的控制。本文设计了一个模糊控制器并进行了仿真研究，仿真结果表明模糊控制器对本文控制对象具有良好的控制性能．该控制方法可用于流化床锅炉燃烧系统这类复杂过程的控制。     

基于Matlab的工业锅炉燃烧系统模糊解耦控制设计

锅炉燃烧系统是一个复杂的系统,有许多个变量,各变量之间具有耦合关系,很难建立精确的数学模型.为此,采用模糊控制方法,通过建立模糊控制系统模型和对模糊控制器的设计,引入解耦参数,实现系统的解耦控制,在Matlab环境下对燃烧控制系统进行了仿真,仿真结果显示,系统的控制精度大大提高.     

循环流化床锅炉的燃烧及传热特性

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.     

循环流化床锅炉燃烧控制新技术

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。     

循环流化床锅炉优化控制

根据与厦门大学建南科技工程有限公司合作开发的循环流化床锅炉优化控制系统在生产中实际运用,对循环流化床锅炉优化控制系统进行介绍。     

450t循环流化床锅炉床温控制系统改造策略

由于循环流化床锅炉燃烧控制系统中存在的分布参数．非线性强．时变性强．多变量紧密耦合的问题，给锅炉燃烧系统尤其是给床温系统实现自动控制带来较大困难。本文根据保定热电厂450t／h循环流化床锅炉实际运行情况对其床温控制系统实施改造．提出了一种新的方案．使床温得到有效地控制。     

循环流化床锅炉机械除渣系统设计

循环流化床锅炉是一种高效低污染的燃烧装置，其机械除渣系统对锅炉运行至关重要。由于其允许用劣质燃料，燃烧后排出的热渣量大，易造成热损失及热污染，所以除渣系统对锅炉运行效率及环境的影响不可低估，针对其灰渣特点合理设计除渣系统十分重要。     

基于模糊神经网络的锅炉系统故障诊断研究

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。     

基于过程系统的循环流化床锅炉热力计算系统

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%.     

火电厂循环流化床锅炉控制技术的研究进展与发展趋势

循环流化床（CFB）燃烧技术是一种煤的清洁、高效燃烧技术,基于这种燃烧技术的CFB锅炉近年来得到迅速发展。但由于CFB锅炉是一个具有分布参数、非线性、时变、大滞后、强耦合的复杂控制对象,传统的控制方法很难取得理想的控制效果,这已成为CFB锅炉发展的瓶颈之一。本文综述了CFB锅炉的发展过程及发展趋势,给出了CFB锅炉的控制目标、难点,分析了近年来国内外在其控制方面的主要研究成果,提出了CFB锅炉控制技术的发展趋势。     

2×130t/h循环流化床锅炉机组分散控制系统

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。     

神经网络方法在循环流化床燃烧中的应用

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。     

模糊神经网络在温控系统中的应用

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。