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《基于改進(jìn)算法的鍋爐燃燒系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、設(shè)鼬P『f研Ya究njiu、F分enx析iI●2?D年’g6g基于改進(jìn)算法的鍋爐燃燒系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性研究李娜，李澤滔。張赫(貴州大學(xué)電氣工程學(xué)院，貴州貴陽550003)摘要：針對(duì)鍋爐燃燒系統(tǒng)的非線性、時(shí)變性和強(qiáng)耦合的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的控制方法的控制精度不高、自適應(yīng)能力差等，提出了一種改進(jìn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法，對(duì)煙氣含氧量進(jìn)行控制。為克服常規(guī)算法的缺陷，將BP算法和粒子群PSO算法二者相結(jié)合，充分利用PSO算法的全局尋優(yōu)能力和BP算法的局部搜索能力。另外引入了動(dòng)態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)系統(tǒng)模型進(jìn)行在線辨識(shí)，從而提高了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率和控制器的控制效果，使系
2、統(tǒng)達(dá)到經(jīng)濟(jì)燃燒。關(guān)鍵詞：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PSO算法BP算法動(dòng)態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)煙氣含氧量經(jīng)濟(jì)燃燒中圖分類號(hào)：TP118文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1002—6886(2014)06—0001—04TheeconomyresearchofboilercombustionsystembasedontheimprovedalgorithmLINa．LIZetao．ZHANGHeAbstract：Forboilercombustionsystemofcomplexcharacteristicsofnonlinear，time—varyingandstro
3、ngcoupling，thetra—ditionalcontrolmethodofcontrolaccuracyisnothigh，andpooradaptiveability，animprovedfuzzyneuralnetworkcontrolalgorithmisproposedtocontrolthefluegasoxygencontent．Toovercomethedefectsofconventionalalgorithm，combiningtheBackPropagationalgorithmandparticleswarm
4、optimization，tomakefulluseoftheglobaloptimizationabilityofPSOal-gorithmandBPalgorithmglocalsearchability．Inadditiondynamicrecurrentneuralnetworkisintroducedtoidentifythesystemmodelonline，whichimprovethetrainingefficiencyofthenetworkandthecontroleffectofthecontrollerandmak
5、ethesystemachieveeconomiccombustion．Keywords：fuzzyneuralnetwork；particleswarmoptimization；backpropagationalgorithm；dynamicrecursiveneuralnet—workidentification；fluegasoxygencontent；economiccombustion動(dòng)態(tài)工程系統(tǒng)中應(yīng)用日益廣泛，并取得了較好的應(yīng)0引言用效果。因此，本文提出了更有效的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)鍋爐是許多工業(yè)生產(chǎn)過程中重要的必不可控制方案，采
6、用PSO+BP綜合算法，為了克服離線少的動(dòng)力設(shè)備和能源轉(zhuǎn)換設(shè)備之一，其運(yùn)行的好壞訓(xùn)練的弊端，同時(shí)引入了動(dòng)態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)系統(tǒng)對(duì)于保護(hù)環(huán)境、節(jié)約能源等有著重要的作用。燃燒進(jìn)行辨識(shí)，使系統(tǒng)具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和推理能力，在控制系統(tǒng)在鍋爐的運(yùn)行中至關(guān)重要，該系統(tǒng)的主要線優(yōu)化控制規(guī)則，提高燃燒的經(jīng)濟(jì)性。任務(wù)為維持主蒸汽壓力、爐膛負(fù)壓的穩(wěn)定以及保證1煙氣含氧量系統(tǒng)分析燃燒的經(jīng)濟(jì)性，以保證系統(tǒng)能夠穩(wěn)定高效的運(yùn)行。尤其面對(duì)當(dāng)今社會(huì)資源缺少的現(xiàn)狀，保證燃燒的經(jīng)煙氣含氧量控制系統(tǒng)的主要任務(wù)是保證燃燒過濟(jì)性顯得尤為重要。程的經(jīng)濟(jì)性。由于鍋爐燃燒的經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)難以直
7、接本文主要從燃燒的經(jīng)濟(jì)性方面出發(fā)，對(duì)煙氣含測量，通常選用煙氣含氧量或風(fēng)煤比(燃料量與送氧量系統(tǒng)提出了優(yōu)化的方案。考慮到鍋爐是一個(gè)具風(fēng)量的比值)來表示。由于最佳煙氣含氧量與最佳有非線性、時(shí)變性、強(qiáng)耦合的多變量的復(fù)雜控制對(duì)風(fēng)煤比具有等價(jià)關(guān)系，因此，對(duì)最佳風(fēng)煤比的研究轉(zhuǎn)象，難以確定其精確的數(shù)學(xué)模型，采用傳統(tǒng)的控制方化為對(duì)最佳煙氣含氧量的研究11。燃燒過程中要式不能獲得良好的控制效果。近年來，智能控制在保證合適的風(fēng)煤比，使燃料充分燃燒。同時(shí)，盡可能·29·現(xiàn)代欲lMⅪodern。減少排煙造成的熱損失。方案，如風(fēng)煤比自尋優(yōu)、直接熱效率自尋優(yōu)或間接供
8、給空氣量的大小，通常用煙氣含氧量或過剩的爐膛溫度自尋優(yōu)、煙氣含氧量自尋優(yōu)及相結(jié)合空氣系數(shù)來表示。在燃燒過程中，如果空氣量不足，的方式等。燃料就會(huì)不完全燃燒，燃燒效率下降；反之，就會(huì)造針對(duì)鍋爐這
