本文關(guān)鍵詞：循環(huán)流化床鍋爐主汽壓和床溫的智能控制研究

  更多相關(guān)文章： CFBB 主汽壓力 床溫 辨識建模 模糊神經(jīng)控制

【摘要】：隨著火力發(fā)電領(lǐng)域節(jié)能減排戰(zhàn)略的實施,對循環(huán)流化床(CFB)機組的自動控制水平提出了更高的要求。針對CFB機組燃燒過程的自動控制進行深入研究,具有非常重要的實際意義。本文在詳細闡述CFB鍋爐工作原理的基礎(chǔ)上,針對傳統(tǒng)建模和控制方式的局限性,從智能方法著手,重點對實際機組燃燒系統(tǒng)中的主汽壓和床溫進行模型和控制系統(tǒng)的研究。針對電廠的現(xiàn)場條件,利用實際運行數(shù)據(jù),以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為工具,分別獲得了給煤-主汽壓、給煤-床溫、一次風-床溫的傳遞函數(shù)。具體控制策略的設(shè)計方面,在主汽壓的控制中提出了模糊控制表與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的控制方式,并在床溫的控制中創(chuàng)新性的采用了補償模糊神經(jīng)控制器,充分利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學習能力實現(xiàn)智能的控制。總之,本文結(jié)合實際情況,充分利用現(xiàn)場數(shù)據(jù)資源,將智能方法從建模到控制進行了較完整的運用,在模型驗證和控制仿真上也都取得了較好的效果,對以后智能方法在循環(huán)流化床鍋爐上的應(yīng)用研究有一定的意義。
【關(guān)鍵詞】：CFBB 主汽壓力 床溫 辨識建模 模糊神經(jīng)控制
【學位授予單位】：山西大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM621.2
【目錄】：

• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 循環(huán)流化床鍋爐的國內(nèi)外發(fā)展狀況8-9
• 1.2 循環(huán)流化床鍋爐控制技術(shù)的發(fā)展9-10
• 1.3 本文研究內(nèi)容10-12
• 第二章 循環(huán)流化床鍋爐的燃燒原理及控制12-17
• 2.1 循環(huán)流化床鍋爐的燃燒分析12-14
• 2.1.1 燃燒系統(tǒng)組成13
• 2.1.2 燃燒技術(shù)特點13-14
• 2.2 循環(huán)流化床鍋爐的燃燒控制系統(tǒng)分析14-16
• 2.3 本章小結(jié)16-17
• 第三章 CFB機組的主汽壓及床溫熱工對象模型17-35
• 3.1 床溫及主汽壓動態(tài)特性17-19
• 3.1.1 床溫動態(tài)特性17-18
• 3.1.2 主汽壓動態(tài)特性18-19
• 3.2 熱工對象建模分析及建模方法19-28
• 3.2.1 CFB機組熱工對象的建模條件19-23
• 3.2.2 基于現(xiàn)場數(shù)據(jù)辨識的可行性分析23-26
• 3.2.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型辨識26-28
• 3.3 主汽壓及床溫模型28-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第四章 床溫及主汽壓的智能控制策略設(shè)計35-55
• 4.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制35-38
• 4.2 帶有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主汽壓模糊控制策略的設(shè)計38-46
• 4.2.1 主汽壓控制策略38-43
• 4.2.2 給煤量-主汽壓力控制仿真43-46
• 4.3 床溫的補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略的設(shè)計46-54
• 4.3.1 補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)46-50
• 4.3.2 給煤量-床溫模型仿真50-52
• 4.3.3 一次風-床溫模型仿真52-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第五章 總結(jié)展望55-57
• 參考文獻57-61
• 研究成果61-62
• 致謝62-63
• 個人簡介及聯(lián)系方式63-64
• 承諾書64-65

【參考文獻】

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本文編號：906220