基于粒子群的模糊神经网络

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。设计了一个模糊神经控制器并进行了仿真研究,用改进的粒子群优化算法对控制器的初值进行离线优化训练,仿真结果表明,优化后的模糊神经网络控制器对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等复杂过程的控制。     

模糊控制在循环流化床锅炉燃烧控制系统中的应用

介绍了７５ｔ／ｈ循环流化床锅炉燃烧控制系统的控制算法和软件设计，系统设计中两输入单输出的模糊控制决策为基础，采用了带自调整因子的模糊控制器以及实现主汽压回路的自动控制，并且采用了风煤比自寻优控制来提高锅炉燃烧的经济性，循环流化床锅炉近年来发展很快，但是它的自动控制问题一直没有得到很好的解决，即使实现了自动控制，也是以经典的ＰＩＤ控制居多，由于循环流化床锅炉的控制较为复杂，特别是其燃烧过程是一个具有     

循环流化床锅炉燃烧过程的多变量解耦控制系统研究

循环流化床锅炉燃烧系统是一个多变量、大时延、强耦合、非线性、慢时变的复杂对象,建立该对象的精确数学模型和采用传统控制方法控制该对象都非常困难.首先采用前馈补偿器对系统进行动态解耦,然后采用常规PID控制器、常规模糊控制器及模糊自适应PID控制器3种控制方法对解耦后的燃烧系统进行MATLAB仿真对比研究,仿真结果表明模糊自适应PID控制器在控制的快速性、稳定性、适应性、鲁棒性、抗干扰能力上均优于常规PID控制和常规模糊控制器.     

循环流化床锅炉的燃烧控制系统

对循环流化床锅炉燃烧系统的常规ＰＩＤ控制进行了分析,提出了对锅炉燃烧系统进行模糊控制的３种方案,即对系数Ｋｅ,Ｋｅｃ,Ｋｕ,Ｋｉ进行多变量寻优的模糊控制器,参数自修正模糊控制器,在全论域范围内采用带有自调整因子的模糊控制器,并对３种模糊控制方案进行了仿真与比较,给出了适应循环流化床锅炉燃烧系统模糊控制的最佳方案。     

锅炉燃烧过程的Smith—Fuzzy集成控制

针对模糊控制特点和锅炉燃烧过程的纯滞后，时变、多输入多输出特性，进行燃烧过程控制系统的设计，提出主蒸汽压力的Smith-Fuzzy集成控制方案，采用具有参数自整定功能的模糊控制器，并将解耦原理用于多变量模糊控制系统。仿真结果证明，Smith-Fuzzy集成控制比Smith-PID预估控制具有更强的鲁棒性，对锅炉燃烧过程具有较好的控制作用。     

循环流化床锅炉的燃烧控制系统

对循环流化床锅炉燃烧系统的常规ＰＩＤ控制进行了分析,提出了对锅炉燃烧系进行模糊控制的３种方案,即对系数Ｋｅ,Ｋｅｃ,Ｋｕ,Ｋｉ进行多变量寻优的模糊控制器,参数自修正模糊控制器,在全论域范围内采用带有自调整因子的模糊控制器,并对３种模糊控制方案进行了仿真与比较,给出了适应循环流化床锅炉系统模糊控制的最佳方案。     

专家模糊控制在锅炉床温控制中的应用

针对燃煤锅炉燃烧过程十分复杂,难用准确的数学模型来描述以及常规模糊控制器的控制效果不是十分理想等问题,通过引入专家系统修正模糊控制器的运行参数改善模糊控制器的动态及稳态性能。仿真结果表明专家模糊控制器的性能要明显优于常规模糊控制器。     

燃煤电站锅炉二次风控制系统优化

针对二次风控制系统中的风煤比优化问题进行研究。首先,以锅炉热平衡原理为基础,分析了过量空气系数、飞灰含碳量及排烟温度对锅炉效率的影响,建立了热经济性参数在烟气含氧量影响下的计算模型和以锅炉效率为目标的最佳烟气含氧量数学模型。其次,对于二次风控制系统,提出了用Smith模糊PID控制器替换传统的PID控制器的控制方法。最后,通过实验仿真比较两种控制器在被控对象模型匹配和不匹配情况下的控制性能。     

基于模糊控制器的烧高炉煤气热电厂炉温控制仿真研究

烧高炉煤气热电厂中，锅炉的运行受高炉生产影响较大，燃烧状况很不稳定。目前普遍采用的PID控制对高炉煤气热电厂锅炉的控制效果不甚理想，对此，研究采用模糊控制器进行控制。模拟试验显示，模糊控制器的控制效果优于PID控制器。     

燃烧控制系统智能控制

本文采用专家控制与传统控制方法相结合的方法，实现了锅炉燃烧控制系统的智能控制，文中设计了应用于锅炉送风量控制子系统的专家控制器，其模型采用产生式规则描述，弥补了原有控制系统的缺陷，具有很好的经济性和实用性，此专家控制器的控制规则可以在现场的实际过程控制中不断修改，完善，具有较强的通用性。     

锅炉燃烧系统的自学习模糊控制

由于燃烧组织的不合理,以及操作、管理水平的偏低,很多工业锅炉存在着效率偏低以及污染严重的问题。本文设计了一套锅炉燃烧系统自学习模糊控制系统。该系统从对象的数据样本通过基于神经网络的模糊辨识获得虚拟对象模型,然后在虚拟对象上对虚拟模糊控制器进行训练,并将经过训练优化后的参数和控制策略应用于实际控制器。同时,本文提出了一种变论域方法,极大提高了模糊控制器的稳态精度。仿真和现场试验表明,该系统具有良好的控制效果,明显提高了锅炉的效率。     

锅炉燃烧过程的Smith-Fuzzy集成控制

针对模糊控制特点和锅炉燃烧过程的纯滞后、时变、多输入多输出特性 ,进行燃烧过程控制系统的设计。提出主蒸汽压力的Smith -Fuzzy集成控制方案 ,采用具有参数自整定功能的模糊控制器 ,并将解耦原理用于多变量模糊控制系统。仿真结果证明 ,Smith -Fuzzy集成控制比Smith -PID预估控制具有更强的鲁棒性 ,对锅炉燃烧过程具有较好的控制作用     

循环流化床锅炉的模糊自整定汽压控制系统

在分析研究循环流化床锅炉燃烧率扰动下汽压被控对象动态特性的基础上，提出一种新型模糊自适应PID汽压控制系统的设计方法。这种方法直接将影响研究对象特性的工况参数与控制系统的控制器参数联系起来，建立模糊粗调机制，然后根据实际系统误差及其变化率进一步微调控制器参数。仿真结果表明，用这种方法建立的汽压控制系统具有较好的控制品质和较强的适应能力。     

基于辐射能信号的电站锅炉燃烧模糊控制研究

引入锅炉炉膛辐射能信号作为中间被调量,分别以经遗传算法工具箱优化后的模糊控制器和PI控制器为主、副调节器,构成串级燃烧控制系统进行仿真。仿真研究结果表明,该控制系统能快速响应蒸汽压力的阶跃扰动,迅速克服燃料量内扰,其控制效果明显优于常规PID串级控制。     

锅炉燃烧系统模糊控制理论的研究

结合当前的模糊控制理论,改变传统PID控制方法,采用PID控制器与模糊控制相结合的控制手段对锅炉燃烧进行控制;对锅炉控制系统中的其它自动控制系统简略予以描述,并给出燃烧控制系统与其它自动控制的接口;对锅炉燃烧的模糊一PID控制算法进行了深入地研究。     

基于模糊理论的PLC锅炉水位控制器

锅炉水位控制是影响生产控制中安全性和经济性的重要参数。本文介绍了一种采用模糊算法的工业中小型锅炉模糊控制器，能针对汽包水位的不同状态和不同外界条件进行控制，大大提高了系统的抗干扰能力，控制效果明显改善，保证汽包水位的稳定。     

模糊控制在循环流化床锅炉燃烧控制系统中的应用

介绍了７５ｔ／ｈ循环流化床锅炉燃烧控制系统的控制算法和软件设计。系统设计中以两输入单输出的模糊控制决策为基础，采用了带自调整因子的模糊控制器以实现主汽压回路的自动控制，并且采用了风煤比自寻优控制来提高锅炉燃烧的经济性。循环流化床锅炉近年来发展很快，但是它的自动控制问题一直没有得到很好的解决。即使实现了自动控制，也是以经典的ＰＩＤ控制居多。由于循环流化床锅炉的控制较为复杂，特别是其燃烧过程是一个具有强干扰、非线性、时变、多变量的过程，很难用数学模型来进行描述，即使能够建立数学模型，也是十分粗糙的。因此，用常规的控制理论解决这种工业过程的自动控制问题就遇到了障碍。然而，模糊控制在使用中不必建立精确的数学模型，而是基于专家知识和经验，运用模糊数学理论进行模糊推理决策，因此，其应用越来越广泛。     

锅炉燃烧系统改造优化的应用研究

针对目前很多工业锅炉由于燃烧组织的不合理以及操作、管理水平的偏低,存在着效率偏低以及污染严重的问题,同时由于锅炉的非线性、大惯性和滞后性的特点,对于锅炉系统特别是燃烧系统很难建立准确的数学模型,使得传统的基于模型的控制方法难以适用。设计了一套自寻优串级模糊控制系统。该系统引入炉膛辐射能的概念,用此信号前馈来及时反映燃料量的变化。同时,采用了自寻优参数模糊控制器来提高控制品质。利用实际现场数据对该方法进行了仿真验证,该系统具有良好的控制效果,明显提高了锅炉燃烧系统的控制效果。     

基于模糊神经网络的锅炉蒸汽压力控制系统

蒸汽压力控制是锅炉控制系统中一个重要的环节，其控制质量的优劣直接影响到锅炉的安全和经济效益。本文将一种基于模糊神经网络的控制器应用到锅炉蒸汽压力控制当中，采用了模糊神经网络控制技术与自寻优控制思想，可以在线自动调整控制规则。仿真结果表明这种控制器具有较强的适应性与稳定’陛，控制效果得到明显改善。     

单元机组负荷控制系统的锅炉智能复合前馈控制器设计

针对火电单元机组锅炉对象的大迟延和大惯性的特点，在分析了常规锅炉前馈控制系统的基础上，基于动静能量分离的思想，构造了锅炉侧智能复合模糊前馈控制器，应用于火电单元机组协调控制系统中。仿真研究及实际控制效果表明，在提高机组的负荷响应和抗干扰能力的同时，使动态超调大为减小。有利于单元机组运行的安全性、经济性和稳定性。