循环流化床锅炉燃烧系统的多模态仿人智能控制

针对循环流化床锅炉燃烧被控对象的非线性、时变、大滞后及多变量强耦合的特点,将基于多模态仿人智能控制的解耦控制策略应用于该系统中;根据智能逻辑选择回路的逻辑信号,对相应的仿人智能模糊控制器进行选通,从而实现主蒸汽压力和床体温度之间的动态解耦;仿真结果证明,该策略基本上消除了主蒸汽压力和床体温度之间的耦合,响应曲线过渡平稳,响应较快,能收到良好的控制效果;为解决循环流化床锅炉燃烧控制参数强耦合问题提供了一种新的尝试和途径。     

基于静态平衡的循环流化床锅炉床温控制技术的研究

针对循环流化床锅炉燃烧控制系统存在的分布参数、非线性强、时变性强、多变量紧密耦合,造成锅炉燃烧控制系统尤其是床温控制系统无法稳定运行的问题,提出了基于静态平衡的燃烧控制系统实现床温控制方案,通过仿真试验,验证了控制策略的可行性。该方法很好地实现了床温的稳定控制,而床温的稳定控制,有利于减少各控制量相互之间的耦合,达到解耦的目的,也为主蒸汽压力、燃烧控制系统的投运创造了条件。     

150t/h循环流化床锅炉燃烧系统的建模

通过调研某发电厂循环流化床锅炉,利用从该电厂获得的历史数据以及现有的数学模型,采用MATLAB工具箱建立了传递函数模型,在此模型基础上通过仿真研究循环流化床锅炉燃烧系统的动态特性.主要研究给煤量、一次风、二次风等输入量与床温、主蒸汽压力、主蒸汽温度、炉膛出口烟气含氧量等输出量之间的关系,给出了可用于控制系统设计的燃烧系统的传递函数阵.仿真结果表明,所建立的模型能准确地反映系统的动态性能.同时分析了影响动态特性的因素,为循环流化床锅炉燃烧系统的控制策略研究建立了平台.     

循环流化床锅炉燃烧过程解耦控制

讨论循环流化床锅炉燃烧过程控制难点,分析常规控制策略的不足,提出一套实用的解耦方法.针对CFBB燃烧过程的特点,确定控制回路分解及主控变量,采用相应的控制方案,有效地解决了循环流化床锅炉燃烧过程多变量强耦合问题.运行结果表明,该控制系统具有良好的控制稳定性.     

循环流化床锅炉的燃烧调节

以工程设计项目中７５ ｔ／ｈ 循环流化床锅炉为具体对象进行分析探讨。以确保床温在正常范围为基础,确定最佳风煤比,正确的选择炉膛压力和床层差压调节系统,找出循环流化床锅炉燃烧调节系统的控制量和被调量及其相互耦合关系和影响,保证了负荷、主蒸汽压力的稳定。     

基于多智能体的循环流化床锅炉燃烧控制系统

由于循环流化床锅炉燃烧系统具有参数分布广、非线性、时变和大滞后等控制难题,因此分析了该系统的结构与工艺特点。运用多智能体建模方法,将系统进行机理分析分解为若干个子系统,并找出子系统输入输出变量之间的关系,建立被控对象的子系统的数学模型。采用多智能体预估和控制方法,给出循环流化床锅炉燃烧系统的多智能体预估控制算法。仿真结果表明采用该建模和控制方法,能够取得满意的控制效果。     

改进蚁群PID-神经元解耦的CFB锅炉燃烧系统控制

床温和主汽压都是循环流化床锅炉生产运行中的重要参数,会直接影响机组的安全性和经济性。但由于这两者对象存在非线性、大时延、强耦合等特点,其现场控制效果一直不太理想。本文首先采用自适应神经元将床温和主汽压解耦,再利用具有分工特征的蚁群算法优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。采用该算法优化常规PID控制参数,能够实现控制参数的快速寻优。该方案应用于循环流化床锅炉燃烧系统仿真,结果表明能有效实现系统解耦,且具有响应快、超调量小等优点,有效地提高了控制品质。     

循环流化床锅炉双模糊解耦控制的研究

针对循环流化床锅炉多参数、非线性、时变、强耦合的特点,引入了一种新型的模糊解耦算法,依据解耦补偿原理和模糊控制思想,提出了以模糊控制器作为解耦补偿器,以模糊PID作为系统控制器的双模糊解耦控制方法。以耦合最严重的燃烧系统为研究对象,通过相对增益确定多变量的耦合程度,并配对合适的输入输出变量。利用模糊控制器不要求被控对象精确的数学模型,适合于强耦合、大滞后等优点,有效地减少了系统动态响应时间,提高了实时性和控制精度。仿真结果表明,本文提出的控制策略简单可行、效果良好。     

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。     

模糊神经网络在解耦控制中的研究

在工业生产过程中,针时纯迟延、时变、强耦合的多输入多输出现象,提出一种基于模糊神经网络解耦和PID控制相结合,对系统进行解耦控制的方法.这种方法不需要建立多变量对象精确的数学模型,通过对大迟延大惯性强耦合的循环流化床锅炉床温-主汽压力对象进行仿真,其结果表明,解耦控制效果很好,具有良好的静态性、动态性及鲁棒性.