t-s模糊 模型在锅炉汽包水位建模中的应用

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1、行业应用与交流自动化技术与应用》20l3年第32卷第1期ndustrialApplicationsandCommunications积、蒸发面下方的汽包体积和汽包内水的体积三部分型。系统的算法流程如图l所示、测试集样本的拟合情组成了锅炉汽包内部的容积。由于燃料量对汽包水位况如图2所示、测试集输出误差曲线如图3所示引。的影响有较大的传输滞后和容量滞后，变化十分缓慢，可以忽略不计；而蒸汽负荷的变化往往影响引起蒸汽压5结束语力的变化。因此，蒸汽负荷可以看成是包括蒸汽压力变本文将基于T—S模糊神经网络算法应用于锅炉汽化。这样，蒸汽压力的变化可以和蒸汽负荷变化对汽包

2、包水位建模中。从仿真实验可以看到，所构建的系统模水位的影响可以看成是一项I4J。型，能够很好的反应实际系统真实情况。系统模型的建综上所诉，引起汽包水位变化的影响因素，最后可立以及匹配程度，对于以后的研究分析、控制优化等在一定程度上起到了积极的作用，并且在理论研究和工程测试数据样本拟舍曲线应用方面都有着十分重要的意义。如果系统模型能够精确的建立，所得到研究成果在工程应用方面的意义，将得到很大程度上的提高。E薹毯参考文献：盖[1】薛阳，王婧，叶建华，钱虹，杨旭红．典型火电机组汽包水《位建模与仿真．电力系统建模与仿，2000(9)：22432246．[2]张红涛

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5、0．[10】YINGH．GeneralSISOTakagi—SugenofuzzysystemswithlinearruleconsequentareuniversalapproximatorsⅢ．IEEETrans．OnfuzzySystems，2007(4)：582-587．图3测试数据样本拟合误差图为330MW工况下，每隔5s测取输入、输出数据，汽包作者简介：陈宇(1986一)，男，在读硕士研究生，研究方向：火数位变化范围在一30mm30mm。根据测取的数据，对电厂过程控制。T—S模糊神经网络模型进行参数学习，构造出系统的模