电厂燃烧控制系统若干问题的研究

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1、摘要锅炉燃烧控制系统是一个紧耦合，具有非线性、时交性、扰动频繁且幅值大的多变量系统，送风量、引风量、热负荷、煤量、蒸汽量参数的变化都将对燃烧系统产生直接影响，当波动较大时，就会造成整个燃烧系统拉锯，出现振荡现象．严重影响锅炉的安全运行。与常规的算法不同，神经网络可以通过训练去完成特定的任务。当为系统提供一系列具有代表性的描述问题的样本，即成组的输入、输出样本，神经网络可以推断出输入和输出数据间的映射关系。训练完成后，神经网络可以被用来识别与训练阶段任意样本相似的新数据。神经网络甚至还可以识别不完整的或有噪声的数据，这个重要特征被广泛地应用于预测

2、、诊断和控制方面。本文从燃烧系统辨识和烟气含氧量软测量两方面着手，对于燃烧控制系统的优化做了一些基础性研究。本文采用RBF神经网络，利用真实现场数据对燃烧系统的主要过程变量进行额定工况下的离线辨识，取得了良好的效果，为高级控制策略的进一步应用提供了便利。软测量是目前过程控制行业中令人瞩目的领域，无论工业过程的控制、优化还是监测都离不开对过程主导变量的检测，它是各种控制方法成功应用的基础。烟气含氧量的准确测量对提高锅炉燃烧的经济性有重要意义。本文采用机器学习领域中各受瞩目的支持向量机(SupportVectorMachine)这一方法进行建模，利

3、用某火电调峰机组降负荷时对与烟气含氧量相关的辅助变量采样得到的真实现场数据，尝试了对烟气含氧量进行软测量。试验结果表明，SⅧ方法对烟气含氧量的软测量能够达到预定精度，且对样本依赖性小，泛化能力强。关键词：燃烧控制系统，系统辨识，软测量，RBF神经网络东南大学硕士学位论文ABSTRACTTheboiler'scombustionsystemisamulti—variablessystemwith$eVel"ecoupling，Disturbance，time-variantandbigamplitudeproperty．11”changeofth

4、eparameters，suchasblastcapacity，induced-airamount,heatload。coalamount,steamamountc眦producethedirectdisturbancetothecombustionsystem．Ⅵ，11enthedisturbanceiSbig．thereeft／1bevibrationinthewholecombustionsystem．whichisagreatthreattoThesaferunningoftheboiler。Unliketheconventionala

5、lgorithm,NeuralNetworkCanbetrainedtoaccomplishthegiventask．Ifitisgivensomerepresentativesamples，namely，somegroupsofinputsandoutputs,NeuralNetworkCandeducethemappingrelationshipbct’veenmputsandoutputs．Aftertr抽ing，NeuralNetworkCanbcusedtoidantifythenewdatathatislikeanysampleof

6、training．Furthermore，NeuralNetworkcanevenbeusedtoidemifytheincompletedataordatawithnoise．眦importantcha．ractercanbeusedintheareaofprediction,diagnoseandcontr01．Consideringtwoaspectsofcombustioncontrolsystemidentificationandsoft59nsorof02contentinfluegas，somefundamentalresearc

7、hiscarriedoutinthispaperonoptimizationofcombustioncontrolsysmm．．LivedataandRBFneuralnctWOrkageutilizedinthispaperontheofflineidentificationofmainvariableofthecombustioncontrolsystemundersettledprocess，whichgainedgOodeffectandwillpresentconveniencefurthefurtherapplicationofad

8、vancedcontrolstrategy．Nowadays．softsellsorisSOimportantanareainprocesscontr