基于模糊神经网络链条炉优化控制系统的研究

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能源是现代化的重要的物质基础。我国是一个能源大国,在能源资源、能源生产和能源消费等方面均居世界第三位。随着工业生产规模的不断扩大,作为动力和热源的锅炉也向着大容量、多参数、高效率的方向发展。目前在我国使用的锅炉设备数目极大,其中,供热系统和中小企业使用的链条炉非常普遍,而且有继续增加的趋势。在世界面临能源紧缺的今天,提高链条炉的燃烧效率和自控水平,对保护环境、节约能源具有非常重要的意义。 研究了模糊神经网络在主蒸汽压力控制和优化燃烧控制上的应用。在分析了链条炉工作过程、控制系统结构的基础上,设计了主蒸汽压力模糊神经网络控制器,维持压力稳定;汽包压力稳定为给定值后,通过对风/煤比和锅炉热量关系的分析,建立了鼓风摄动信号模糊自寻优的控制方法,采用了模糊神经网络控制技术与自寻优控制思想,设计了模糊神经网络控制器,以锅炉热量较高为目标,鼓风和炉排控制策略采用模糊自寻优方法,以达到优化燃烧。既能满足用户负荷要求,又能节约耗煤量和耗电量。 用Matlab软件对主蒸汽压力模糊神经网络控制器进行了仿真研究。通过与传统PID控制、模糊控制的比较,仿真结果表明,采用模糊神经网络控制器,系统超调量减少了15﹪,过渡时问缩短了350s,取得了比较满意的控制效果。最后,研究了威胜组念软件与Matlab的结合。采用了ActiveX控件,建立了组态软件与Matlab的通信。充分利用了Matlab先进的控制算法和组态软件优美的控制界面,具有一定应用参考价值。
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