電站鍋爐蒸汽壓力的智能及預測控制.pdf

1、該文應用目前控制領域先進的智能控制理論,如模糊控制、神經網絡控制等及預測控制理論對母管制并列運行鍋爐的鍋爐蒸汽壓力進行了控制,對其模型進行了辨識,并對母管制并列運行鍋爐負荷分配問題進行了探討.模糊控制適用于傳統(tǒng)控制方法很難控制而人工可以控制的復雜過程的自動控制.近年來,模糊控制的研究取得了很大的進展,但在工業(yè)控制過程中還未得到廣泛的應用.該文對傳統(tǒng)的模糊控制算法進行改進后應用于母管蒸汽壓力控制.在該文中,利用多層BP神經網絡能以任意精度

2、逼近任意連續(xù)函數的性質提出了一種基于BP神經網絡的辨識方法,討論了人工神經網絡算法的改進和BP網絡中間隱含層節(jié)點數的選擇方法,克服了神經網絡訓練收斂慢、BP網絡隱含層節(jié)點數難以選擇的缺點.該文在仿真電站建立了母管并列運行鍋爐母管壓力動態(tài)階躍響應模型,采用了動態(tài)矩陣預測控制(DMC)算法,對鍋爐壓力予以控制.根據設計原則正確選擇了DMC算法的基本設計參數,并仿真研究了其它參數對系統(tǒng)性能的影響,仿真結果表明鍋爐壓力的DMC控制對模型的要求低