【摘 要】
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锅炉的燃烧系统是一个复杂的动态机理系统,各控制回路和变量之间存在非线性、强耦合以及大滞后等特点,利用传统的机理建模和常规的比例、微分、积分(PID)控制策略,并不能有效
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锅炉的燃烧系统是一个复杂的动态机理系统,各控制回路和变量之间存在非线性、强耦合以及大滞后等特点,利用传统的机理建模和常规的比例、微分、积分(PID)控制策略,并不能有效实现锅炉燃烧系统的优化。从基础的锅炉运行数据出发,结合锅炉燃烧系统非线性的特性,提出一种基于径向基(RBF)神经网络建模和序列二次规划法(SQP)优化算法的智能控制策略。即结合锅炉的燃烧特性和主要影响变量,建立一个4输入、3输出的RBF神经网络模型,在建立精确模型的基础上,利用SQP算法对锅炉燃烧过程的主要影响变量进行寻优操作,从而达到锅炉燃烧优化的目的。试验仿真和实际运行结果表明,RBF神经网络建模及SQP优化算法方法优于传统的机理建模和PID控制的策略。
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