基于模糊神经网络的锅炉汽包水位控制系统研究

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1、新疆大学硕士学位论文专业学位硕士研究生学位论文新疆大学论文题目(中文)：基于模糊神经网络的锅炉汽包水位控制系统研究论文题目(外文)：StudyonControlSystemforBoilerDrumWaterLevelBasedonFuzzyNeuralNetwork研究生姓名：王荣学位类别：专业学位专业名称：控制工程导师姓名职称：陈志军教授论文答辩日期2015年5月23日学位授予日期年月日新疆大学硕士学位论文摘要锅炉是很多工业过程中必不可少的动力设备。它不仅在工业领域有着非常高的地位，在生活领域也起着举足轻重的作用。所以，锅炉的安全问题，控制的效果问题，生产的质

2、量问题等都需要去认真思考和解决。但最终，都会归结到采用怎样的智能控制系统来提高过程控制的自动化程度，以及如何来提高相应的控制品质。由于汽包水位跟蒸汽量的控制，燃烧的控制，以及温度的控制都息息相关，而且水位的高低会直接影响工业现场机组运行的安全性和经济性。所以对锅炉汽包的水位展开控制是一件非常具有实用价值和意义的研究。由于锅炉是一种非常复杂的并具有超滞后性的非线性设备，无法建立精确的数学模型。它的调控过程也是具有非常高的难度。根据以往经验，锅炉汽包水位控制在锅炉控制系统中是一个难点，采用PID控制存在着必须通过手动操作才能改变参数固定不变的缺陷，而且其控制的效果不是

3、很理想，有待提高。所以，为了解决这个难题，在后期不断出现很多关于锅炉水位控制的智能算法。但仍各有缺点，未能达到一个较好的状态。为了提高控制品质，将不同算法进行融合，以期优化出更好的算法。本论文将一个能够代替人脑，处理模糊信息的模糊控制算法和一个能够利用自身的学习能力，从采样数据中自动发觉规律的神经网络控制算法融合到一起。优化后的算法可以自动根据样本进行学习，并自动调节隶属度函数，从而归纳出能适应当前环境的模糊控制规则。通过仿真，最终验证了优化后的控制算法对汽包水位具有更好的调节品质。大大改进了传统控制系统的自适应能力和鲁棒性。不仅适用于不同被控对象，而且调节品质比

4、模糊PID效果更胜一筹。显然本论文进行的控制算法的优化设计是可行的以及合理的。所有设计出的系统都是采用Simulink来建立模型，并通过仿真来比较和证明优化后的算法的优越性。关键词:锅炉汽包水位；串级三冲量；常规PID控制；模糊神经网络；Simulink仿真I新疆大学硕士学位论文AbstractTheboilerisindispensablepowerequipmentinmanyindustrialprocesses,itnotonlyhasveryhighpositioninindustry,alsoplaysanimportantroleinthefield

5、oflife.So,theboilersafety,theeffectofthecontrolproblem,thequalityoftheproductionproblemandsoonallneedtothinkseriouslyaboutandsolve.Butintheend,allboilsdowntousingwhatkindofintelligentcontrolsystemtoimprovetheautomationoftheprocesscontrolfactor,andhowtoimprovethequalityofthecorrespondi

6、ngcontrol.Duetosteamdrumwaterlevelcontrol,combustioncontrol,aswellasthetemperaturecontrol,andthewaterlevelheightwilldirectlyaffecttheindustrialsitesafetyandeconomicbehaviorofunitoperation,sothewaterlevelofcontrolforitisaverypracticalvalueandsignificancetoresearch.Becausetheboilerisala

7、rge,complexandsuperhysteresisnonlineardevices,unabletoestablishaccuratemathematicalmodel.Itscontrolprocessisalsohasaveryhighdifficulty.TheoriginalcontrolschemeweremostlyclassicalPID,notonlylowdegreeofautomation,andthefinaleffectisnotsatisfied.Basedonpastexperience,theboilersteamdrumwa

8、terle