【摘 要】
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针对循环流化床锅炉燃烧过程中主汽压力和炉床温度强耦合的控制难点,提出了基于单神经元自适应控制(PSD)和模糊神经网络的智能解耦控制系统.对循环流化床锅炉燃烧系统在不同
【机 构】
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河南城建学院建筑环境与热能工程系,华北电力大学控制科学与工程学院,
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针对循环流化床锅炉燃烧过程中主汽压力和炉床温度强耦合的控制难点,提出了基于单神经元自适应控制(PSD)和模糊神经网络的智能解耦控制系统.对循环流化床锅炉燃烧系统在不同负荷(50%和100%)工况下的仿真结果表明,该控制方案成功实现了主汽压力和炉床温度的解耦控制,当燃烧对象操作范围发生较大变化时,该方案具有较好的控制品质和较强的自适应能力.
In order to control the difficulty of strong coupling between main steam pressure and hearth temperature during CFB boiler combustion, an intelligent decoupling control system based on single neuron adaptive control (PSD) and fuzzy neural network is proposed.Coupled fluidized bed The simulation results of the boiler combustion system under different load (50% and 100%) show that the control scheme successfully decoupled the main steam pressure and the hearth temperature. When the operating range of the combustion object changes greatly, The program has good control quality and strong self-adaptive ability.
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