汽包水位的模糊神经网络预测模型研究

针对汽包水位的时滞、非线性特性，用模糊神经网络建立了它的d步预测模型。详细介绍了建模的机理和模型结构，并用C语言编程进行了实验，验证了汽包水位模糊神经网络建模的可行性。     

基于模糊RBF神经网络控制器的锅炉汽包水位控制的实现

锅炉是典型的复杂热工系统。对蒸汽锅炉而言，维持汽包水位在一定的范围内是保证锅炉安全运行的首要条件。本文介绍了一种锅炉汽包水位控制器，采用基干模糊RBF神经网络整定的PID控制方法。通过对阶跃输入信号作用下系统动态性能的仿真分析，表明该控制器具有较好的适应性，控制效果得到明显改善。     

锅炉汽包水位三冲量控制的水位补偿计算及应用

锅炉汽包水位主要采用三冲量控制,但是汽包中汽液的密度变化造成水位测量不准,从而导致控制效果变差。本文采用多测孔技术各增设了三块现场仪表来分别测量汽包的实时温度和压力,进而对汽包水位进行补偿计算,并在DCS系统进行了组态和现场应用。实际应用效果表明提高了水位测量精度,满足了汽包控制及联锁的要求。     

锅炉汽包水位控制策略研究

汽包水位的控制以前大多采用常规PID控制方式,其控制参数是固定不变的,不能进行在线调整。对现行的先进汽包水位控制如自适应控制、专家控制、遗传算法、模糊控制、神经网络及其组合方式进行了分析和总结,在常规PID控制中加入智能控制,可提高汽包水位控制的效果和质量。     

8098应用于锅炉汽包水位的控制

本文介绍了一台以８０９８单片机为核心的锅炉水位控制仪的检测、控制原理以及控制仪电路和操作情况。     

锅炉汽包水位模糊PID控制

汽包水位是锅炉安全、稳定运行的重要指标,汽包水位的控制大多采用传统PID控制方式,由于其固有的缺点,往往难以获得理想的控制效果.将模糊控制策略引入到PID控制系统中,实现了PID参数的自适应调整,取得了较好的控制品质.     

基于遗传算法的锅炉汽包水位的模糊控制

锅炉汽包水位的控制是一个大滞后、时变性和非线性的控制问题,采用传统的控制方式难以取得满意的控制效果,模糊控制对其可以取得比较好的控制效果,但模糊控制的效果很大程度上依赖于专家经验.利用遗传算法对模糊控制器的隶属函数和模糊控制规则进行了优化.     

基于汽水平衡原理的锅炉汽包水位控制系统优化

介绍型钢220t/h锅炉自动控制系统的应用,并对锅炉汽包水位控制的优化进行阐述.     

锅炉汽包水位测量及变送器的校验

在锅炉运行中,汽包水位是非常重要的监控参数之一,随着机组容量的不断增大,对汽包水位的监测提出了更高的要求,需保证其正确安全和可靠。一、汽包水位的测量对于高压、高温锅炉的汽包实际水位尚无很好的测量方法,我国锅炉汽包水位测量大多采用连通器式水位计(如电接点水位计等)     

T-S模糊模型在锅炉汽包水位建模中的应用

对实际对象进行数学建模来加以分析和处理是非常重要的,电厂锅炉汽包水位控制系统是火力发电中的一个重要组成部分,维持锅炉汽包水位在一定的范围内是机组安全运行的主要条件.本文将T S模糊神经网络模型应用到锅炉汽包水位对象的数学建模中,通过对模型的参数学习,得到锅炉汽包水位的仿真模型.     

锅炉汽包水位模糊控制的应用研究

在分析常用锅炉汽包水位控制方式存在问题的基础上提出了双输入—单输出汽包水位模糊控制系统。阐述了系统的工作原理以及模糊控制规则表和控制查询表的建立方法。最后给出系统结构图和程序流程简图，并将模糊控制运行曲线与前馈—反馈控制运行曲线进行了比较。     

锅炉汽包水位测量的实现

介绍用于测量锅炉汽包水位的液位计的测量原理,以及补偿的实现,针对存在的问题提出解决办法。     

基于灰色BP神经网络模型的煤矿地下水位预测研究

针对煤矿地下水位监测精度不高的问题,提出灰色BP神经网络预测煤矿地下水位的模型.分别利用灰色预测理论、BP神经网络模型和灰色BP神经网络对某煤矿一观测井地下水位进行预测,仿真数据表明采用灰色BP神经网络模型预测煤矿地下水位更为准确.     

火电厂300MW汽包锅炉给水控制系统

本文主要介绍了宁夏某火电厂l#发电机组汽包锅炉给水控制系统的控制方法、软硬件基本结构工作原理,并根据该汽包锅炉水位的动态特性选择相应控制参数,在MATLAB仿真环境中对该串级三冲量给水控制系统进行模拟.结果表明,该给水控制系统可及时克服生产过程中的内外干扰,使汽包水位在允许范围内波动,能够保障机组的安全稳定运行.     

基于CAN总线的锅炉汽包水位监控系统的设计

文章提出了基于CAN总线技术的锅炉汽包水位监控系统的设计方案,介绍了系统整体结构,同时阐述了CAN节点控制器的硬、软件设计。运行结果表明,该系统结构简单、运行可靠、易于调整,可以改善锅炉的监控品质,提高锅炉的热效率,节省能源,减少污染。     

基于微粒群优化算法的锅炉汽包水位控制系统

本文介绍了常规三冲量水位控制系统以及微粒群优化算法的基本原理,提出了一种改进的系统--基于微粒群优化算法的三冲量水位控制系统,通过在MATLAB/SIMULINK中建立系统模型进行仿真实验,结果表明改进系统在上升时间、凋节时间、超调量、稳态误差等方面表现出较好的性能.     

NSG水位特性神经网络辨识方法研究

核动力蒸汽发生器(NSG)是压水堆核动力装置中把一回路冷却剂从反应堆堆芯带出的热量传递给二回路水的关键性设备。在瞬态、启动和低功率下的“收缩”与“膨胀”现象引起的逆动力学效应使核动力蒸汽发生器水位呈现瞬时“虚假水位”现象,并使其水位特性难以辨识。为了提高辨识效果,提出了NSG水位神经网络辨识的新方法。采用串—并联型辨识结构,以保证辨识的收敛性和稳定性。网络训练采用带动量因子与自适应学习率的BP学习算法。仿真结果表明,所提出的方法能够正确地辨识核动力蒸汽发生器的水位特性,且具有较高的辨识精度。     

基于改进组合神经网络的水资源预测研究

我国作为水资源大国,在日益加速的城镇化进程中正面临人口膨胀、环境污染、水质变差等一系列重大的挑战,而科学合理地对水资源需求进行预测成为保护环境、保持可持续发展的关键任务。首先将神经网络应用于水资源需求预测问题背景并比较其算法,同时引入模糊反馈法来改进熵值法以确定组合模型的加权系数,建立组合神经网络预测模型。该算法不仅可以根据历史数据自动推演今后水资源需求的变化趋势,还引入反馈和演化机制,用户可以调整求解精度以控制算法的收敛速度。实验表明,在数据精度不高以及水文数据不全等不利应用背景中,提出的基于组合模型的神经网络在水资源预测中具有较好的性能。