鍋爐汽包水位晃蕩機理辨識及智能預測.pdf

1、隨著鍋爐技術的日新月異，對汽包水位的控制要求也越來越高，對汽包水位的精確測控已成為鍋爐穩(wěn)定運行的關鍵。然而針對汽包水位晃蕩的抑制和消除目前還缺乏有效的手段，研究水位晃蕩的機理以及如何消除水位晃蕩給控制系統(tǒng)帶來的不良影響已經(jīng)成為一個具有挑戰(zhàn)性的研究。 本文主要在實驗的基礎上對汽包水位晃蕩機理進行了深入探討，得出了汽包水位晃蕩時間序列具有混沌特性的結(jié)論，并根據(jù)相應的混沌特性參數(shù)建立了神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，從而對水位晃蕩時間序列進行了精確

2、的預測。本文所作的主要工作如下： (1)在分析鍋爐汽包水位晃蕩機理的基礎上，采用相似原理建立了汽包水位晃蕩模擬實驗臺架，并運用水位傳感器、電壓放大器以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等裝置對實驗水槽的水位晃蕩信號進行了采樣。 (2)對于夾雜在水位晃蕩信號中的噪聲運用經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)與Hilbert變換相結(jié)合的Hilbert-Huang方法進行了有效的去除，該方法使得有用信息得到最大的保留。 (3)利用混沌線性變換特性不變這一

3、全新理論對放大的，去噪聲后的時間序列進行了混沌機理的辨識，首次得出了去噪聲后的水位晃蕩信號具有混沌與分形特性，并詳細計算水位晃蕩信號的混沌特性參數(shù)：關聯(lián)維數(shù)為2.3457，Lyapunov指數(shù)為0.8269。 (4)利用神經(jīng)網(wǎng)絡知識對水位晃蕩時間序列進行了預測，建立了輸入層節(jié)點數(shù)為3，隱含層節(jié)點數(shù)為5，輸出層節(jié)點數(shù)為1的模型，利用BP算法、遺傳算法和提出的混沌優(yōu)化算法分別對實驗所采集的時間序列進行了預測，并將三種算法進行了比較，