軟計(jì)算在熱工過程中的應(yīng)用研究.pdf

1、熱工過程智能化自動(dòng)控制系統(tǒng)的建立和優(yōu)化、新的建模方法和監(jiān)測技術(shù)的研究與應(yīng)用，是熱工過程測控領(lǐng)域中的前沿課題。
　　 20世紀(jì)90年代初提出的軟計(jì)算方法體系，已成為一個(gè)逐漸擴(kuò)展的方法學(xué)聯(lián)合體，其核心原則是：充分利用軟計(jì)算對(duì)于不精確、不確定或者不準(zhǔn)確的信息的容錯(cuò)能力，來獲得易操作性、魯棒性和低代價(jià)性。軟計(jì)算正在引起工程和科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)新突破。
　　 再熱蒸汽溫度控制和球磨機(jī)制粉系統(tǒng)是火電廠中典型的熱工對(duì)象，也是影響電廠經(jīng)濟(jì)性

2、、安全性的關(guān)鍵系統(tǒng)。本文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、混沌理論等軟計(jì)算方法，針對(duì)再熱汽溫系統(tǒng)的建模、控制，以及球磨機(jī)制粉系統(tǒng)的出力軟測量模型進(jìn)行了研究。
　　 論文的主要內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　 1.首次將混沌時(shí)間序列的知識(shí)引入到再熱汽溫預(yù)測研究：從非線性動(dòng)力學(xué)觀點(diǎn)出發(fā)，利用混沌理論對(duì)再熱汽溫時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu)，分析其時(shí)序關(guān)聯(lián)維與嵌入相空間軌道的變化規(guī)律，揭示再熱汽溫的混沌動(dòng)力學(xué)特性，為建立再熱汽溫模型和精確預(yù)測提供新的思

3、路:
　　 2.提出了一種改進(jìn)型遺傳算法(MGA)，改善了傳統(tǒng)遺傳算法早熟收斂現(xiàn)象：采用Disruptive選擇策略，增加種群迭代的多樣性；通過自適應(yīng)變異算子，增強(qiáng)算法的局部收斂性；引入自適應(yīng)交叉和變異概率，提高種群迭代的多樣性。
　　 3.實(shí)現(xiàn)基于軟計(jì)算方法的再熱汽溫預(yù)測模型的構(gòu)建：
　　 (1)提出用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來映射混沌相空間相點(diǎn)演化的非線性關(guān)系，建立再熱汽溫BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，并依據(jù)混沌特性處理樣本和確定神

4、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點(diǎn)；
　　 (2)提出采用MGA和均勻設(shè)計(jì)相結(jié)合的混合構(gòu)造法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行權(quán)值訓(xùn)練，以及對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)、MGA控制參數(shù)等進(jìn)行優(yōu)化配置；
　　 樣本訓(xùn)練和實(shí)際預(yù)測結(jié)果表明，該預(yù)測模型精度高、收斂速度快，為預(yù)測機(jī)組再熱汽溫提供了一種新的思路和方法。
　　 4.構(gòu)建一種新的非線性系統(tǒng)預(yù)測PID控制算法：
　　 (1)提出基于并行計(jì)算的混沌優(yōu)化新方法，較傳統(tǒng)優(yōu)化算法可有效提高搜索效率；

5、r>　　 (2)將預(yù)測控制與PID控制相結(jié)合，采用基于混沌特性分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，其反饋校正由改進(jìn)型遺傳算法實(shí)現(xiàn)，通過并行混沌算法對(duì)控制器參數(shù)Kp，KI，KD進(jìn)行在線調(diào)整，使之自動(dòng)適應(yīng)對(duì)象的變化，達(dá)到最優(yōu)控制的目的:
　　 再熱汽溫控制系統(tǒng)的仿真研究表明，基于并行混沌優(yōu)化的預(yù)測PID控制具有優(yōu)良的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)特性。
　　 5.建立了基于改進(jìn)型Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的球磨機(jī)出力軟測量模型：
　　 (1)基于球磨機(jī)工

6、作特性和機(jī)理模型分析，對(duì)軟測量模型輔助變量進(jìn)行預(yù)選擇;
　　 (2)首次利用易測的差壓信號(hào)，通過混沌信息處理技術(shù)分析系統(tǒng)非線性機(jī)制，為軟測量模型輔助變量個(gè)數(shù)的確定提供理論基礎(chǔ)；
　　 (3)通過中間儲(chǔ)倉式球磨機(jī)制粉系統(tǒng)試驗(yàn)研究，建立了基于改進(jìn)型Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的球磨機(jī)出力軟測量模型；
　　 采集現(xiàn)場運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)建模和預(yù)測表明，所建軟測量模型不僅能預(yù)估穩(wěn)態(tài)下球磨機(jī)出力，且對(duì)動(dòng)態(tài)過程中球磨機(jī)出力的在線估計(jì)也切實(shí)有效