对于低倍率循环流化床燃烧调节的研究

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要摘要循环流化床燃烧技术是一种高效、清洁的煤燃烧技术。本文从循环流化床结构及运行机理出发，阐述了循环流化床的基本控制任务。循环流化床锅炉是一个分布参数、多变量紧密耦合、时延非线性的时变控制对象，由于其结构十分复杂，影响燃烧的因素众多，而造成燃烧控制难，自动化水平不高。因此提高其燃烧控制系统的控制水平是当务之急。人工神经网络具有很强的信息处理、记忆及自学习功能，但由于其算法复杂、学习过程较长、参数收敛慢等使其应用受到限制。本文提出多变量神经元网络控制器，将其应用于循环流化床燃烧控制，使神经网络和PID控制规律相结合，用于对强耦合

2、多变量时延系统进行解耦控制。仿真结果表明，多变量神经元网络控制器对强耦合多变量时延控制系统具有良好的控制效果。关键词：循环流化床，神经元网络，燃烧控制系统，解耦ABSTRACTCirculationfluidizedbedcombustiontecisakindofhigh-emcient．cleancoalcombustiontec．Thispaperproceedsfromcirculationfluidizedbedstructureandoperationmechanism，hasexplainedcontrollingthetaskbasic

3、allyofthecirculationfluidizedbed．Circulationinboilerinfluidizedbedeachdistributebyparameter,variablecouplingclosetightly，whenbecomebytargetofcontrollingwhichnotprolongingbynon·linearone，becausestructureitsverycomplicated，influencefactorthatitscombustion．HOWtoraiseitcombustioncon

4、trolsystemtaskoftoppriority。Theartificialneuralnetworkhasverystronginformationprocessing．memoryandstudythefunctionbyitself,butbecauseitsalgorithmcomplicatedness，learningprocessarelonger,theparameterdisappearsslowlyetc．tomakeitsapplicationlimited．Thispaperproposemanyvariableneuro

5、nnetworkcontroller，applyitcirculationfluidizedbedcombustioncontrol，makeneuralnetworkandPIDcontrollawcombinetogether．iSitprolongtostrongcouplingmulti--variablesystemisitsolvecouplingcontroltogoonatthemanyvariabletousefor．ArtificiaIresultindicatemulti—variableneuronnetworkcontroll

6、erprolongtostrongcouplingmulti—variablecentrelsystemhavegoodcontrolresultsatthemulti—variablecontrolsystem．LiJian(controltheoryandcontrolengineering)。Directedbyprof．YuXiningKEYWORDS：Circulationfluidizedbed，Neuronnetwork，combustioncontrol，coupling声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《对于低倍率循环流化床燃

7、烧调节的研究》，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：奎纽3日期：关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学

8、位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文：⑤