循環(huán)流化床燃燒對象動態(tài)辨識與模糊自適應控制的研究.pdf

1、循環(huán)流化床鍋爐燃燒技術是近幾十年發(fā)展起來的一項潔凈煤燃燒技術。它燃燒效率高，燃料適應性廣，污染排放低，和煤粉爐相比具有獨特的優(yōu)勢。燃燒控制系統(tǒng)作為CFB鍋爐安全、經濟、穩(wěn)定運行的保障，顯得格外重要，是眾多學者研究的重點。但是由于其非線性、參數時變、多變量耦合等特點，常規(guī)控制方法的效果難以令人滿意。本文將具有高效搜索性能的蟻群算法和具有分布性、魯棒自適應性的免疫系統(tǒng)機制引入熱工過程控制領域，為解決復雜對象的辨識建模和動態(tài)自適應控制研究提供

2、了一個嶄新的思路。具體內容如下:
　　(1)在分析基本蟻群算法工作原理與特點的基礎上，引入免疫系統(tǒng)的抗原識別、抗體多樣性、濃度調節(jié)等機制，從信息素初始分布、信息素調整機制、選擇概率函數等方面對基本蟻群算法加以改進，增強算法的初始搜索效率與調整信息素的能力，提高了算法的自適應性與魯棒性。通過對測試函數的求解和簡單熱工對象的驗證，表明改進蟻群算法與PSO等其他智能算法相比具有更好的尋優(yōu)特性和辨識能力。
　　(2)在分析CFB鍋爐

3、燃燒系統(tǒng)的控制目標與特點的基礎上，明確控制任務與對象，深入了解鍋爐床溫、床壓的控制特點與難點。采取分散控制策略，只考慮回料閥開度和一次風量這兩個主要影響因素，建立被控對象模型。通過對回料閥開度和一次風量的作用機理研究，確定床溫床壓傳遞函數模型結構。進而運用改進蟻群算法對其進行辨識。結果表明該模型能夠很好地反映對象的變化趨勢，基本滿足工程應用需求。
　　(3)引入模糊變論域思想，設計了自適應直接型模糊控制器，通過調整量化因子和比例因