基于现场数据的热工过程辨识研究

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1、学校代码＇：誦６．．．分类号：Ｋ＾＿Ｉ密级：公开ＵＤＣ：６２１学号：１３０３９４■Ｉ？屯—一：＇；■－＇ＷＫ－Ｉ（。．节Ｉ…酣巧＿＾＂一—－．’．．’；；茸每柳百ｙ＇‘■卿‘－－－＊，－＇Ｉ；－’■，ＪＩ－■八．＞－？！，ｉ：早；；ｌ；■交‘？■？／？■ｄ：？＞？．．？？－－Ｉ－＞，＂＂索禹大‘受硕±学位论文基于现场数据的热工过程辨识研究研究生姓名：钱磊导师姓名：推刚教授申请学位类别工学硕±学位

2、授予单位东南大学＾２０级学科名称动力工程及工程热物理论文答辩日期１６年Ｓ月巧日二级学科名称能源信息与自动化学位授予日期２０年月日答辩否员会屯席吕剑虹评阅ＡＳ１６００３０４３Ｓ１６００３０４４２０１６年５月３０日ＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＴＨＥＲＭＡＬＰＲＯＣＥＳＳＩＤＥＮＴｆｌＣＡＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤＢ乂ＳＥＤＯＮＦＬＥＬＤＤＡＴＡＡＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｅｄｔ；ｏＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＦｏｒｔｈｅＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅ

3、ｏｆＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇｇＢＹＱＩＡＮＬｅｉＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄｂｙＰｒｏｆ．ＪＵＧａｎｇＳｃｈｏｏｌｏｆＥｎｅｒｇｙ＆ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＭａｙ２０１６东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研巧成果。尽我所，注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研巧成果知，除了文中特别加Ｗ标一也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书Ｗ使用过的材料

4、。与我同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研巧生签名：茲．日期；，惊聲东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电。子文档，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一（），可公包括Ｗ电子信息形式刊登致，允许论文被查阅和借阅布。除在保密期内的保密论文外）论文的全部内容或中。论文的公布（包括Ｗ电子信息形式刊登授权东南大、英文摘要等部分内容学研巧生院办理。＾‘ＳＪ。

5、！曰期：ｌ：研巧生签名：ｌＡ為导师签名叫＾热工过程的数学模型对其控制系统的设计起着关键作用。传统的热工过程模型辨识主要基于过程的动态特性试验，由于单元机组运行的特点，现场动态特性试验往往难Ｗ一实施，即使做的动态特性试验，其结果也不定理想。因此，研究基于现场数据的热工过程辨识不仅具有很强的理论意义一，而且具有定的应用价值。神经网络可Ｗ任意精度逼近连续函数，具有较强的适应能力和学习能力，广泛地应用于热工过程的非线性建模中。但辨识中如何确定神经网络的结构，如何提高网络的泛。化能力另外，神，这些问题没有

6、很好地解决经网络模型不直观，不易于理解，难Ｗ与经典的控制理论方法结合使用。针对上述问题，论文研究基于现场数据的热工过程神经网络辨识，并提出从神经网络中提取传递函数的方法。主要研究内容及成果包括：１．针对普通的灵敏度剪枝算法存在的问题，在原有的灵敏度剪枝算法的基础上，提出了基于ＲＢＦ神经网络的剪枝优化算法，并给出了的相应剪技策略及算法步骤，仿真试验表明该算法是有效的；２．分析了利用现场进行神经网络模型辨识的可行性，提出了基于ＲＢＦ神经网络剪枝算法的热工过程神经网络模型辨识方法，给出了相应的辨识算法步骤，并

7、通过仿真试，验证了该方法的有效性验；３．分析了锅炉过热汽温的过程及特性，将基于ＲＢＦ神经网络剪枝算法的热工过趕神经网络模型辨识方法应用于锅炉过热汽温模型辨识中，通过基于现场数据的仿真试验，验证了论文所提方法的有效性；４．针对现场热工试验的困难性，研巧并提出了从神经网络模型中提取传递函数模型。的方法，并结合遗传算法给出了相应的算法及步骤，通过仿真验证了该方法的有效性关键词：ＲＢＦ神经网络；剪枝算法；过程辨识；遗传算法；传递函数Ｉ东南大学硕±学位论文ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｅｎｅｒａｌｗｈｅｎ

8、ｄｅｓｉｎｉｎｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｓｓｔｅｍｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｇ，ｇｇｇｙ，ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｒｏｃｅｓｓｉｓｎｅｅｄｅｄ．Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍ