本文關(guān)鍵詞：循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)的建模與優(yōu)化控制

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【摘要】：隨著國(guó)家對(duì)能源和環(huán)境保護(hù)要求的提高,燃燒效率低的燃煤鍋爐對(duì)能源的集約利用和環(huán)境保護(hù)帶來(lái)了巨大壓力。循環(huán)流化床鍋爐因?yàn)槠淙紵矢�、燃料適應(yīng)范圍廣、負(fù)荷調(diào)節(jié)性能好、爐內(nèi)組織脫硫等諸多優(yōu)點(diǎn),在電力、供熱、工業(yè)蒸汽生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用。由于鍋爐燃燒過(guò)程具有大滯后、非線性、多變量關(guān)聯(lián)等特性,使得循環(huán)流化床的運(yùn)行工況難以達(dá)到設(shè)計(jì)要求。因此,對(duì)循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)進(jìn)行建模和優(yōu)化控制研究具有很大的實(shí)際意義。本文首先對(duì)循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和燃燒特性進(jìn)行了分析,其主要特點(diǎn)包括大慣性、強(qiáng)耦合、非線性等,在此基礎(chǔ)上對(duì)燃燒系統(tǒng)主要熱工參數(shù)的控制方法進(jìn)行了研究。雖然機(jī)理建模的理論體系如今已非常完善,但是如今豐富的機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和仿真機(jī)系統(tǒng)為智能辨識(shí)提供了基礎(chǔ)。鑒于燃燒控制系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)建模過(guò)程是一個(gè)需要辨識(shí)多維變量的復(fù)雜尋優(yōu)問(wèn)題,文章采取了標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法,這為后面的實(shí)驗(yàn)建模奠定了良好的基礎(chǔ)。在接下來(lái)的工作中,按照實(shí)驗(yàn)建模的一般方法,利用上述粒子群優(yōu)化算法求得模型的傳遞函數(shù)并利用與辨識(shí)數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)的其他數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證所求模型傳遞函數(shù)的有效性。本文在最后通過(guò)利用一次風(fēng)調(diào)節(jié)的快速性來(lái)控制床溫,利用調(diào)節(jié)給煤機(jī)的供給速度來(lái)控制主汽壓,以此對(duì)原有DCS中床溫控制回路和主蒸汽壓力控制回路的SAMA圖進(jìn)行優(yōu)化,并將前饋補(bǔ)償控制的原理運(yùn)用在燃燒系統(tǒng)控制中。結(jié)合上述控制方案和辨識(shí)得到的對(duì)象模型,利用粒子群優(yōu)化算法,對(duì)控制器參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。通過(guò)對(duì)優(yōu)化前后的控制效果圖進(jìn)行比較,優(yōu)化后的控制系統(tǒng)不僅能提高鍋爐控制系統(tǒng)的自動(dòng)化水平,還對(duì)減排降耗提高能源利用率具有重要意義。
【關(guān)鍵詞】：循環(huán)流化床鍋爐 粒子群優(yōu)化算法 實(shí)驗(yàn)建模 優(yōu)化控制
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【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9-14
• 1.1 課題背景9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)10-12
• 1.2.1 循環(huán)流化床鍋爐的發(fā)展10
• 1.2.2 循環(huán)流化床鍋爐燃燒控制的發(fā)展10-12
• 1.3 本課題研究?jī)?nèi)容12-14
• 第2章 循環(huán)流化床鍋爐及燃燒特性14-20
• 2.1 循環(huán)流化床鍋爐結(jié)構(gòu)14-15
• 2.2 循環(huán)流化床鍋爐燃燒過(guò)程15-16
• 2.3 循環(huán)流化床鍋爐的燃燒控制16-18
• 2.3.1 循環(huán)流化床鍋爐的燃燒控制任務(wù)16-17
• 2.3.2 循環(huán)流化床鍋爐的燃燒控制特點(diǎn)17-18
• 2.4 循環(huán)流化床鍋爐主要熱工參數(shù)的控制18-19
• 2.4.1 床溫控制18
• 2.4.2 負(fù)壓控制18-19
• 2.4.3 燃料量控制19
• 2.4.4 風(fēng)量控制19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 第3章 循環(huán)流化床鍋爐模型的辨識(shí)20-35
• 3.1 粒子群優(yōu)化算法20-23
• 3.1.1 PSO算法原理20-21
• 3.1.2 PSO算法流程21-22
• 3.1.3 PSO算法參數(shù)設(shè)定22-23
• 3.2 實(shí)驗(yàn)建模的建模方法23-24
• 3.3 CFB燃燒系統(tǒng)模型的選取24-26
• 3.3.1 CFB燃燒系統(tǒng)各主要參數(shù)關(guān)系24-25
• 3.3.2 需要建立的模型25
• 3.3.3 模型類的選取25-26
• 3.4 CFB鍋爐燃燒系統(tǒng)模型參數(shù)的辨識(shí)26-34
• 3.4.1 模型的離散化26
• 3.4.2 數(shù)據(jù)獲取26-27
• 3.4.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理27
• 3.4.4 模型辨識(shí)與驗(yàn)證27-31
• 3.4.5 建模結(jié)果分析31-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第4章 循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)的優(yōu)化控制35-44
• 4.1 前饋控制系統(tǒng)35-36
• 4.2 循環(huán)流化床鍋爐床溫控制36-39
• 4.2.1 床溫控制回路36-37
• 4.2.2 床溫控制器PID參數(shù)優(yōu)化37-39
• 4.3 循環(huán)流化床鍋爐主蒸汽壓力控制39-42
• 4.3.1 主蒸汽壓力控制回路39-41
• 4.3.2 主蒸汽壓力控制器PID參數(shù)優(yōu)化41-42
• 4.4 控制效果對(duì)比42-43
• 4.5 本章小結(jié)43-44
• 第5章 結(jié)論與展望44-46
• 5.1 全文工作總結(jié)44
• 5.2 展望44-46
• 參考文獻(xiàn)46-49
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果49-50
• 致謝50

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

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