基于模糊神經網絡的熱電廠脫硫系統(tǒng)建模與控制研究.pdf

1、熱電廠中SO2的排放給環(huán)境造成很嚴重的危害，因此合理控制二氧化硫的排放，提高脫硫效率，成為熱電廠中的重要問題。由于熱電廠中脫硫過程具有多變量、非線性、不確定性以及延遲性等特點，這就導致其建模和控制會存在困難。為了提高脫硫系統(tǒng)中脫硫效率并合理控制脫硫過程，保證系統(tǒng)能平穩(wěn)高效運行，所以對脫硫過程中的智能建模和智能控制方法進行研究將會具有重要的理論和實際意義。在石灰石/石膏濕法煙氣脫硫系統(tǒng)中，漿液PH值對脫硫效率影響較大，因此本文從脫硫效率建

2、模和漿液PH值控制兩個方面進行分析與研究。由于在脫硫工程中影響脫硫效率的因素比較多，所以本文將T-S模糊神經網絡引入到軟測量建模中，進而對脫硫效率進行建模，通過仿真說明了該模型的有效性，通過數據分析表明了該模型具有良好的性能。在漿液PH值控制過程中，由于此過程具有慣性大、延遲性以及非線性的特點，所以本文選用了Mamdani模糊神經網絡來建立控制器并用于漿液PH值控制中，并且在控制中為了進一步提高網絡的尋優(yōu)能力以達到更好的控制效果，又提出