基于模糊神经网络的锅炉汽包水位自控系统研究

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1、西安科技大学硕士学位论文基于模糊神经网络的锅炉汽包水位自控系统研究专业名称：控制理论与控制工程作者姓名：郭帆指导教师：王再英论文题目：基于模糊神经网络的锅炉汽包水位自控系统研究专业：控制理论与控制工程硕士生：郭帆（签名）指导教师：王再英（签名）摘要锅炉是工业自动化生产过程中不可缺少的动力设备，为了确保其安全稳定生产，锅炉的自动控制显得非常重要。锅炉设备运行参数监测是实现自动化控制的重要环节，汽包水位是锅炉运行中一个重要的监控数据，反映了锅炉蒸汽流量与给水流量之间的平衡关系。目前对于锅炉汽包水位过程控制

2、最普遍的方法是常规的PID控制算法，其实际控制效果并不理想，因此对锅炉汽包水位控制算法的研究和改进具有实质性的意义。本文首先根据锅炉的工作原理，分析了影响锅炉液位变化的动静态特性，在一定的假设情况下通过机理建模的方法，写出汽包的物质平衡方程式和能量平衡方程式，并进行一定的运算和变化后，得到蒸汽流量和给水流量的传递函数，建立了汽包水位的的基本数学模型；其次对锅炉汽包水位的单冲量、双冲量以及前馈-串级三冲量控制系统的方案进行了优缺点的对比，经过分析选用前馈-串级三冲量系统作为汽包水位的控制方案；再次详细阐述了常规PID控制算法、模

3、糊控制算法和神经网络控制算法的控制原理及算法的优缺点，在此基础上提出了一种基于Mamdani模型的模糊神经网络的控制算法，其充分利用了模糊系统所具有的便于被人理解的表达能力和对系统并不要求精确的物理或数学模型的特点以及神经网络的强非线性拟合能力和极强的快速学习能力，将两种智能方法融合在一起，相互取长补短，从而提高系统的表达能力和学习能力，以求对锅炉这种非线性、大时滞的被控对象更为有效的控制，达到较好的控制效果。最后以MATLAB为仿真软件，用SIMULINK模块分别搭建汽包水位的基于PID控制算法、模糊控制算法和模糊神经网络控

4、制算法的前馈-串级三冲量控制系统，分别在无扰动和有给水和蒸汽扰动的工况下进行仿真，对几种控制算法的控制性能进行了定量的分析比较，结果表明模糊神经网络控制算法对锅炉汽包水位的控制在工艺允许要求范围内，有调节时间最短、超调量小、抗干扰能力强等优点。实验仿真及对比分析结果表明，模糊神经网络控制算法对锅炉汽包水位控制系统的控制确实具有可行性和优越性。关键词：锅炉汽包水位控制，串级三冲量控制，模糊神经网络，MATLAB仿真研究类型：应用研究Subject：ResearchofBoilerDrumWaterLevelAutomaticCo

5、ntrolSystemBasedonFuzzyNeuralNetworkSpecialty：ControlTheoryandControlEngineeringName：GuoFan（Signature）Instructor：WangZaiying（Signature）ABSTRACTTheboilerisindispensablepowerequipmentintheprocessofindustrialautomation.Itisveryimportanttoensurethesafeandstableproductio

6、noftheboilerautomaticcontrol.Waterlevelofsteamdrumreflectsthebalancebetweenthesteamandwaterflowrateintheboiler,whichisaveryimportanttooperatethemonitoringdateofboiler.AndatpresentwhatismainlyusedistheconwentionalPIDalgorithmintheprocesscontrol,whosecontroleffectisno

7、tideal,soitisgreatpracticalsignificancetostudyandimproveanewcontrolalgorithm.First,accordingtotheworkingprincipleofboilerwhichanalyzesthedynamicandstaticcharacteristicsoftheboilerliquidlevel.Onthecertainassumptionsthatwecanwriteoutthematerialbalanceequationandtheene

8、rgybanlanceequationbythewayofthemechanismmodelingandmakesomeoperationsandchanges,inordertogetthetransferfunctionofthesteamflowandwaterflow