工业燃烧锅炉燃烧过程控制的研究

本文介绍了采胀业控制机实现燃煤锅炉智能化控制的原理和最佳燃烧控制的改进方案，并在一台35t/h，链条式燃煤炉上进行试验研究，结果表明，智能采样控制和最佳氧量给字与负荷的关系的确定，对优化燃烧是行之有效的。     

基于软测量的球磨机优化控制方法

针对球磨机控制的难点和不足,提出了一种基于料位软测量技术的球磨机优化控制方法.首先,在分析球磨机系统特性和振动特性的基础上,确定了料位软测量的辅助变量.其次,基于最小二乘支持向量机算法,给出了一种球磨机料位软测量方法,并通过现场实测数据进行料位检测,结果表明该软测量方法的精度较高;最后,在料位软测量的基础上,提出了一种...     

基于计算智能的电站锅炉燃烧优化控制

燃烧优化是提升电站锅炉效率降低污染物排放的有效途径;计算智能是目前实现燃烧过程建模及优化的重要手段.本文综述了各种计算智能算法在电站锅炉燃烧优化控制中研究成果,分别对其技术特点和不足进行了分析,并提出了燃烧优化技术的发展方向和前景,对从事该方面的研究人员有一定参考价值.     

基于Honeywell DCS的锅炉燃烧稳态优化控制

介绍了采用Honeywell系统构建集散控制系统,完成对锅炉、汽机和电网、热网主要参数的实时监测,并对主要的过程变量实现自动控制的方案。在此基础上对节能影响很大的锅炉燃烧系统建立了稳态参数优化模型,并获得锅炉燃烧系统稳态参数优化模型参数。在这个优化模型结果的指导下,热电厂的能源利用率提高4%左右。     

实现锅炉优化燃烧的新型控制方案

根据锅炉燃烧过程的特点,运用模糊控制原理实现燃烧优化.文中提出分阶段(粗调、细调和精调)实施不同控制规则的控制方案,用于提高锅炉燃烧的热效率.实践证明,热效率提高2.8%.     

工业链条锅炉风煤比的优化控制

本文根据工业燃煤锅炉运行特点，在分析其数学模型的基础上提出了锅炉燃烧的一种优化控制方案。较好地解决了要求蒸汽压力稳定与节煤之间的矛盾，具有一定的实用价值。     

基于神经网络和遗传算法的锅炉燃烧建模与优化

通过对影响锅炉效率的物理量的分析,建立了以神经网络表示主要物理量之间关系的锅炉燃烧系统模型,并采用遗传算法对模型进一步优化,从而实现了对锅炉燃烧的优化.仿真结果表明,通过调整锅炉燃烧系统优化模型参数,该模型能够同时满足锅炉燃烧效率和降低污染物排放的要求,从而实现锅炉的节能低污.     

聚酯生产过程质量指标软测量和优化控制系统

以大型聚酯工业生产过程为对象,总结了指标的软测量和优化控制系统软件的总体结构。该软件由以模型为基础的关键质量指标的软测量与可在DCS系统上,及计算机控制语言（MATLAB）平台上,在线实时运行的PET优化控制软件系统两部分组成。控制软件包括质量指标在线检测系统、酯化率在线开环优化操作指导、酯化率预测控制系统、终缩聚粘度神经元网络自适应控制系统和反应釜位故障诊断系统。该软件已应用于指导和控制实际生产过程。     

基于神经网络优化的油水界面软测量

传统的BP算法具有简单可塑的优点,但是存在着容易陷入局部极值、收敛速度慢等无法克服的缺陷。因此,文中设计了一种自适应遗传算法优化BP神经网络的方法,针对原油脱水生产过程中的油水界面测量问题,建立了相关的软测量模型,进行了仿真实验,验证模型的正确性。     

精馏塔软测量建模中数据校正的计算机实现

针对精馏塔软测量模型建立过程中数据校正技术进行了研究。根据精馏塔反应过程的特征,对从现场采集的数据中的几种不同误差,运用相应的方法进行查找剔除,并通过多项式拟合法和预测校正法等方法对剔除的数据进行补偿,使得数据更加准确可靠,从而建立更为精确的软测量模型。同时设计了计算机程序可以实现的数据校正算法,运用Visual Basic语言进行编程对数据校正基本实现了自动化处理,在实际应用中取得了良好的效果。     

基于逻辑提量的蒸汽锅炉燃烧控制系统优化设计

详细分析了某大型燃气蒸汽锅炉燃烧控制系统。在负荷经常变化的情况下,采用基于逻辑提量的变比值控制系统设计,优化了空燃比,提高了热效率。在DCS和ESD系统双重作用下完成了燃气蒸汽锅炉控制和管理工作,取得了较好的效果。     

先进控制在循环流化床锅炉燃烧优化控制方面的应用

随着热电企业供需关系的逐步改变,以及循环流化床锅炉自动化程度的不断提高,热电企业对分散控制系统DCS及其自动化控制提出了更多的要求,要求锅炉运行各项指标更经济、自动化水平更高,以提高锅炉系统运行的安全系数、增强企业的整体效益和竞争力。目前由于循环流化床锅炉大滞后、多变量耦合的燃烧特性,常规PID控制策略很难实现其燃烧过程的自动化控制,导致锅炉的自动投入率极低、管网系统波动大、多台锅炉之间的协调控制无法实现,不能满足企业对供电供热系统的调度要求,因此需要一种新的控制理论来实现。利用大连凯博科技发展有限公司专利技术无辨识自适应预估控制器实现对循环流化床锅炉燃烧过程的自动控制,并对锅炉燃烧过程中的煤量和风量进行优化,及时、准确的对锅炉给煤、密相床温,炉膛负压以及风量的预估计算和控制,实现了燃烧过程的自动控制和过程优化,达到了提高锅炉效益,减少煤耗的目的。通过在山东海化集团240T/H循环流化床锅炉的实际应用,实现自动控制时,主蒸汽压力的平稳度提高20%以上,节煤1%以上。     

基于智能模糊遗传算法的锅炉自动控制技术研究

锅炉是国民经济中重要的热能供应设备,电力、机械、冶金、化工、纺织、造纸、食品等行业以及民用采暖都需要锅炉供给大量的热能。锅炉燃烧过程是一个具有大惯性、大时延、变参数的多输入多输出复杂过程,传统的锅炉燃烧控制多采用PID控制,但PID控制是无法为具有大惯性、大时延和变参数的过程提供高质量的控制的,解决这些问题的方法是采用比PID更为有效的控制技术。     

智能氧化锆氧变送器在锅炉燃烧控制中的应用

运用预测控制理论和动态温度测定方法研制的智能氧化锆（ＺｒＯ２）氧变送器,使用寿命延长了许多倍,同时还提高了烟道气氧含量的测量精度,优化了锅炉燃烧控制系统的性能。     

Longitudinal control of an intelligent vehicle using particle swarm optimization based sliding mode control

This paper focuses on the design of longitudinal controller for an intelligent vehicle which was built at Asian Institute of Technology based on sliding mode control. The proposed controller uses particle swarm optimization (PSO) for optimal tuning of sliding surface and controller gain in the sliding mode controller (SMC). The longitudinal control is conducted via controlling of throttle value angle using PSO-based SMC on the simplified first-order linear model of the intelligent vehicle and controlling of brake force using fuzzy logic. In order to achieve the desired headway time, integration of throttle valve angle control and brake force control is required. To obtain the optimal parameters of SMC, two equations velocity updating and position updating are applied. Firstly, the performance of proposed controller is evaluated by using MATLAB simulation to compare with conventional PD controller. Finally, the experimental results show that the proposed PSO-based SMC can perform efficiently in longitudinal control of the intelligent vehicle.     

基于模糊算法的锅炉经济燃烧研究及应用

本文对锅筒锅炉经济燃烧算法进行了研究,在传统控制算法和一般模糊控制算法的基础上,提出了一种新型的更加符合实际、运行效率高的模糊控制算法。它由多查询表代替了通常算法的单查询表,且对边界条件和影响锅炉经济燃烧的因素考虑周全,经在多个企业的实施,证明效果良好。     

Cylinder pressure based combustion phase optimization and control in spark-ignited engines

Efficiency and emissions of spark-ignited engines are significantly affected by combustion phase which can usually be indicated by crank angle of 50\% mass burnt (CA50). Managing combustion phase at the optimal value at which the maximal efficiency can be achieved is a challenging issue due to the cyclic variations of combustion process. This paper addresses this issue in two loops: CA50 set-point optimization (outer loop) and set-point tracking (inner loop) by controlling spark advance (SA). Extremum seeking approach maximizing thermal efficiency is employed in the CA50 set-point optimization. A proportional-integral (PI) controller is adopted to make the moving average value of CA50 tracking the optimal CA50 set-point determined in the outer loop. Moreover, in order to obtain fast responses at steady and transient operations, feed-forward maps are designed for extremum seeking controller and PI controller, respectively. Finally, experimental validations are conducted on a six-cylinder gasoline at steady and transient operations to show the effectiveness of proposed control scheme.     

基于线性规划和遗传–粒子群算法的烧结配料多目标综合优化方法

针对钢铁企业二次配料工艺,本文采用将硫含量折算为可比成本,兼顾节能减排目标和配料成本,建立了二次配料多目标优化模型;提出了一种基于线性规划和遗传–粒子群算法（GA–PSO）的钢铁烧结配料优化方法.首先采用线性规划算法进行求解,若线性规划方法无法求得最优解,则采用GA–PSO算法进行搜索.该方法应用于某钢铁企业360m2生产线的＂配料优化与决策支持系统＂中,实际运行结果表明,该算法在保证烧结矿质量的前提下,能够有效地减少二氧化硫排放,降低配料成本.     

上海世博园区路径智能优化及流量控制策略

以2010年上海世博园区的总体规划方案为基础,构建参观者在园区内部游览路线的基本模型,利用智能微粒群算法进行路径优化,提供最优方案求解的指导性策略。并针对路径中关键节点的拥塞问题,提出了游客流量的控制策略。     

城市过饱和路网的偏好多目标相容优化控制

针对城市过饱和路网的交通信号控制问题,提出将总延误分为主线路段延误和次线路段延误的划分方法,将控制问题描述为冲突的多目标控制。针对冲突多目标控制问题中最优解不唯一,而传统优化方法中一次运行只能得到一个最优解的问题,提出了一种基于偏好的相容优化控制算法：利用偏好信息动态指引寻优的方向,在偏好区域内获得更多有价值的解;提出基于偏好的目标选择函数,保证控制解在偏好区域内的稳定性。在仿真环境中对一个11个交叉口的城市过饱和路网进行实时控制,结果表明,提出的偏好相容控制算法的效果优于定时控制方案。