本文關鍵詞：循環(huán)流化床燃燒對象動態(tài)辨識與模糊自適應控制的研究　出處：《東南大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 免疫系統(tǒng) 改進蟻群算法 熱工過程辨識 變論域 自適應模糊規(guī)則 模糊控制

【摘要】：循環(huán)流化床鍋爐燃燒技術是近幾十年發(fā)展起來的一項潔凈煤燃燒技術。它燃燒效率高,燃料適應性廣,污染排放低,和煤粉爐相比具有獨特的優(yōu)勢。燃燒控制系統(tǒng)作為CFB鍋爐安全、經濟、穩(wěn)定運行的保障,顯得格外重要,是眾多學者研究的重點。但是由于其非線性、參數(shù)時變、多變量耦合等特點,常規(guī)控制方法的效果難以令人滿意。本文將具有高效搜索性能的蟻群算法和具有分布性、魯棒自適應性的免疫系統(tǒng)機制引入熱工過程控制領域,為解決復雜對象的辨識建模和動態(tài)自適應控制研究提供了一個嶄新的思路。具體內容如下：(1)在分析基本蟻群算法工作原理與特點的基礎上,引入免疫系統(tǒng)的抗原識別、抗體多樣性、濃度調節(jié)等機制,從信息素初始分布、信息素調整機制、選擇概率函數(shù)等方面對基本蟻群算法加以改進,增強算法的初始搜索效率與調整信息素的能力,提高了算法的自適應性與魯棒性。通過對測試函數(shù)的求解和簡單熱工對象的驗證,表明改進蟻群算法與PSO等其他智能算法相比具有更好的尋優(yōu)特性和辨識能力。(2)在分析CFB鍋爐燃燒系統(tǒng)的控制目標與特點的基礎上,明確控制任務與對象,深入了解鍋爐床溫、床壓的控制特點與難點。采取分散控制策略,只考慮回料閥開度和一次風量這兩個主要影響因素,建立被控對象模型。通過對回料閥開度和一次風量的作用機理研究,確定床溫床壓傳遞函數(shù)模型結構。進而運用改進蟻群算法對其進行辨識。結果表明該模型能夠很好地反映對象的變化趨勢,基本滿足工程應用需求。(3)引入模糊變論域思想,設計了自適應直接型模糊控制器,通過調整量化因子和比例因子使得模糊控制器的論域能夠自適應改變。同時運用模糊規(guī)則調整函數(shù),使模糊規(guī)則表能夠根據(jù)上文得到的傳遞函數(shù)模型參數(shù)而自適應調整,克服了傳統(tǒng)建立模糊規(guī)則表方法的缺陷。最后對燃燒控制系統(tǒng)進行了給定值擾動、內擾、外擾等情況下的仿真。結果表明,自適應模糊控制器比常規(guī)PID控制器具有更好的控制性能以及抗干擾的能力。
[Abstract]:The combustion technology of circulating fluidized bed boiler is a clean coal developed in recent years. Its combustion technology with high combustion efficiency, fuel adaptability, low emissions, and compared with the pulverized coal boiler has unique advantages. As CFB boiler combustion control system safety, stable operation of the economy, security is particularly important, is the focus of many scholars study. But because of the nonlinear, time-varying parameters, multivariable coupling, the effect of conventional control methods is not satisfactory. This paper is an efficient search and ant colony algorithm performance is distributed, robust and adaptive mechanism of the immune system of the introduction of thermal process control field, provides a new way for the Research of control dynamic modeling and adaptive solution of complex object. The specific contents are as follows: (1) based on analyzing the principle and characteristics of the basic ant colony algorithm on the introduction of immune system Antigen recognition system, antibody diversity, concentration regulation mechanism, from the initial distribution of pheromone, pheromone adjustment mechanism, selection probability function improved the basic ant colony algorithm, enhance the ability of the algorithm the initial search efficiency and adjust the pheromone, improves the adaptability and robustness of the algorithm. Through the verification to solve test functions and simple thermal objects, show that the improved ant colony algorithm and PSO algorithm are better than other intelligent optimization characteristics and identification ability. (2) based on the control objectives and characteristics analysis of CFB boiler combustion system, define the task and object, in-depth understanding of the boiler bed temperature, control characteristics and difficulties bed pressure. A decentralized control strategy, considering only the return valve opening and a volume of the two main factors, establish the model of the controlled object. Through the open degree and effect of primary air volume on the return valve Study on the mechanism, determine the bed temperature and pressure transfer function model structure. Then use the improved ant colony algorithm to identify. The results show that the model can well reflect the changing trend of the object, basically meet the engineering requirement. (3) the introduction of fuzzy variable universe theory, design the direct adaptive fuzzy controller, by adjusting the quantization the domain factor and proportional factor fuzzy controller can adaptively change. At the same time using fuzzy rules adjustment function, make the fuzzy rules according to the transfer function model parameter and adaptive adjustment of the above, overcome the defects of the traditional method of fuzzy rule table is established. At the end of the combustion control system of a given value disturbance, disturbance, simulation external disturbance conditions. The results show that the control performance of the adaptive fuzzy controller is better than conventional PID controller and anti-interference ability.

【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TK229.66

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