本文關(guān)鍵詞：基于MRF與自適應(yīng)控制的鍋爐燃燒系統(tǒng)優(yōu)化

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【摘要】：要實(shí)現(xiàn)對(duì)鍋爐燃燒系統(tǒng)良好閉環(huán)控制,就非常有必要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確的分解,最為關(guān)鍵的就是要讓鍋爐燃燒后熱量能夠滿(mǎn)足蒸汽處在一定負(fù)荷所需求的熱量,鍋爐運(yùn)行是經(jīng)濟(jì)區(qū)間,安全無(wú)隱患。從控制理論與控制工程角度,將所要優(yōu)化的系統(tǒng)視為燃料量、送風(fēng)量、引風(fēng)量三輸入和主蒸汽壓力、爐膛過(guò)剩空氣系數(shù)、爐膛負(fù)壓三輸出的典型多輸入多輸出系統(tǒng)。由于Markov隨機(jī)場(chǎng)和Gibbs隨機(jī)場(chǎng)具有等效性,MRF采用與模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)合起來(lái)考慮,使用近似的方法計(jì)算聯(lián)合概率,將先驗(yàn)知識(shí)集成到模型中。因此需要將參數(shù)估計(jì)和識(shí)別交替迭代直到收斂,參數(shù)估計(jì)方法主要有最大似然估計(jì)、最大偽似然方法和動(dòng)態(tài)蒙特卡羅方法。提出采用高斯-馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型,從邊界曲線密度函數(shù)與馬爾科夫鏈切入,并考慮到擾動(dòng)補(bǔ)償,提高算法的抗干擾性能。鍋爐燃燒系統(tǒng)是典型的工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程,因此作為控制系統(tǒng)的被控對(duì)象,時(shí)滯性和干擾輸入特性突出,為了解決這兩個(gè)突出的問(wèn)題,本文提出馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)和無(wú)模型自適應(yīng)控制相結(jié)合,在參數(shù)估計(jì)時(shí),采用動(dòng)態(tài)蒙特卡羅方法,并且模型采用高斯-馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)擾動(dòng)的補(bǔ)償,減去副回路的負(fù)擔(dān)。采用馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)和自適應(yīng)控制相結(jié)合,在參數(shù)估計(jì)時(shí),采用動(dòng)態(tài)蒙特卡羅方法,基于高斯-馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)鍋爐燃燒系統(tǒng)的優(yōu)化控制。仿真結(jié)果表明馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)和自適應(yīng)控制相結(jié)合控制效果比單純進(jìn)行PID控制所取得的效果優(yōu)化明顯,應(yīng)用改進(jìn)算法后實(shí)現(xiàn)時(shí)滯性兼容以及抗擾動(dòng)性改良不少,取得預(yù)期的算法效果。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TK223.2

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本文編號(hào)：1216336