330MW循環(huán)流化床鍋爐模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模與廣義預(yù)測控制研究
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【摘要】:我國煤炭資源分布極不均勻,劣質(zhì)煤比例較高,含硫量1%以上的煤炭資源占到全國煤炭資源總量的50%以上。循環(huán)流化床鍋爐(Circulating Fluidized Bed Boiler, CFBB)是一種燃燒適應(yīng)性非常廣的高效低污染發(fā)電設(shè)備,它可以燃燒各種劣質(zhì)煤,并實(shí)現(xiàn)爐內(nèi)脫硫,脫硫率可高達(dá)90%,目前在火力發(fā)電廠中占有主要的生產(chǎn)地位。然而,循環(huán)流化床鍋爐是一個(gè)非線性、強(qiáng)耦合、多輸入多輸出的大滯后復(fù)雜熱力系統(tǒng),其構(gòu)造較一般的煤粉爐更為復(fù)雜,機(jī)理建模中引用的許多經(jīng)驗(yàn)公式以及近似規(guī)則會(huì)導(dǎo)致模型的精確性降低,直接影響了機(jī)理模型在現(xiàn)場運(yùn)行的應(yīng)用。因此,如何建立起CFB鍋爐精確模型以及如何進(jìn)一步優(yōu)化控制CFB鍋爐一直是研究的熱點(diǎn)。本文針對330MW的循環(huán)流化床鍋爐,深入了解了其工藝流程、對象特性以及協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)多變量之間的關(guān)聯(lián)特性,利用330MW循環(huán)流化床鍋爐實(shí)際運(yùn)行日志數(shù)據(jù),采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法建立循環(huán)流化床鍋爐的協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)模型,并用廣義預(yù)測控制對其進(jìn)行有效控制。主要內(nèi)容如下:(1)在分析CFB燃燒及協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)特性的基礎(chǔ)上,對研究對象的模型進(jìn)行簡化處理,將給煤量、一次風(fēng)量、汽輪機(jī)總閥位作為輸入量,將床溫、主蒸汽壓力、輸出功率作為輸出量。基于運(yùn)行日志數(shù)據(jù),采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等驅(qū)動(dòng)建模方法建立了三輸入三輸出的循環(huán)流化床協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型?紤]到循環(huán)流化床協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性會(huì)隨著負(fù)荷的變化而變化,所以將負(fù)荷作為唯一的語言變量,采用輸出加權(quán)平均的一階T-S型模糊推理建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并將此模型與遞推最小二乘方法以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立的模型進(jìn)行比較。最終利用現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,仿真結(jié)果表明,T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以很好地反映CFB鍋爐的動(dòng)態(tài)特性,即使在負(fù)荷發(fā)生大范圍變動(dòng)時(shí),也可以獲得較為精確的預(yù)測結(jié)果。(2)提出了一種基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的廣義預(yù)測控制策略(FNGPC),將其應(yīng)用于循環(huán)流化床鍋爐協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)中。仿真結(jié)果顯示,FNGPC可以對CFB鍋爐協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)中主蒸汽壓力、床溫和輸出功率進(jìn)行很好的控制,并且能很好地對約束進(jìn)行處理。同時(shí),當(dāng)機(jī)組負(fù)荷大范圍變動(dòng)時(shí),功率輸出也能保持良好的跟蹤性能,控制效果優(yōu)于GPC、PI控制器。最后,論文對研究中存在的不足進(jìn)行了分析,并對后續(xù)工作進(jìn)行了展望。
【關(guān)鍵詞】:循環(huán)流化床鍋爐 協(xié)調(diào)控制系統(tǒng) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 廣義預(yù)測控制
【學(xué)位授予單位】:華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TK229.66
【目錄】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-9
- 第1章 緒論9-15
- 1.1 選題研究的背景及意義9
- 1.2 CFB鍋爐建模研究現(xiàn)狀9-12
- 1.2.1 機(jī)理建模研究現(xiàn)狀9-11
- 1.2.2 實(shí)驗(yàn)建模研究現(xiàn)狀11
- 1.2.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模研究現(xiàn)狀11-12
- 1.3 CFB鍋爐控制研究現(xiàn)狀12-14
- 1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排14-15
- 第2章 循環(huán)流化床鍋爐介紹及控制系統(tǒng)特性15-21
- 2.1 循環(huán)流化床鍋爐結(jié)構(gòu)及工藝流程15-16
- 2.2 循環(huán)流化床鍋爐控制系統(tǒng)的目標(biāo)及特點(diǎn)16-19
- 2.2.1 循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)控制目標(biāo)16-17
- 2.2.2 協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的基本概念及其任務(wù)17
- 2.2.3 循環(huán)流化床鍋爐協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)17-18
- 2.2.4 循環(huán)流化床鍋爐控制系統(tǒng)控制特點(diǎn)18-19
- 2.3 循環(huán)流化床鍋爐協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)簡化模型19
- 2.4 本章小結(jié)19-21
- 第3章 循環(huán)流化床鍋爐協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)建模與仿真21-41
- 3.1 循環(huán)流化床鍋爐協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)線性最小二乘法辨識(shí)21-26
- 3.1.1 最小二乘法線性辨識(shí)21-25
- 3.1.2 最小二乘辨識(shí)模型測試25-26
- 3.2 循環(huán)流化床鍋爐協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型26-31
- 3.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)方法介紹26-28
- 3.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)28-29
- 3.2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練29-30
- 3.2.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的測試30-31
- 3.3 循環(huán)流化床鍋爐協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型31-39
- 3.3.1 T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)方法介紹31-33
- 3.3.2 T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)33-36
- 3.3.3 T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練36-38
- 3.3.4 T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的測試38-39
- 3.4 本章小結(jié)39-41
- 第4章 基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)流化床鍋爐協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)廣義預(yù)測控制及仿真41-51
- 4.1 預(yù)測控制的基本理論41-43
- 4.2 基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的廣義預(yù)測控制43-47
- 4.2.1 控制算法推導(dǎo)44-47
- 4.2.2 約束處理47
- 4.3 設(shè)計(jì)控制器與仿真47-50
- 4.4 本章小結(jié)50-51
- 第5章 結(jié)論與展望51-52
- 參考文獻(xiàn)52-55
- 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果55-56
- 致謝56
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,本文編號(hào):1045021
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