基于智能算法的双进双出钢球磨煤机建模与优化控制

基于智能算法的双进双出钢球磨煤机建模与优化控制

论文摘要

双进双出磨煤机(以下简称磨煤机)广泛应用于我国火力发电厂,是制粉系统的主体设备,其特点是研磨效率高、设备运行稳定、维修率低、出力均匀等。但是,在具备众多优点的同时,也存在诸多问题:一是制粉单耗高,高达电厂用电量20%左右;二是磨煤机自动化控制程度低。本文正是针对以上两个问题进行分析研究。文章首先介绍磨煤机总体结构、特点及控制任务。磨煤机的准确建模对其性能监测和控制具有重要意义。在对磨煤机结构及运行机理深入分析、得出相关参数基础上,在Matlab7.0的GUI环境下建立磨煤机三输入、三输出神经网络模型,采用改进粒子群算法对网络初始权值和阈值进行优化,提高网络收敛速度。应用阜新发电厂BBD-4360型机组80组训练样本对模型进行训练,20组测试样本与传统非线性数学模型进行入口负压、出入口压差和出口温度三项指标仿真对比。结果表明,神经网络模型具有较高的准确性。模型建立后,通过对现有控制方法的对比分析,利用预测控制建模方便、鲁棒性强等优势,提出了基于预测控制思想的多变量非线性逆控制方案。为克服传统方法在非线性建模和非线性控制算法实现方面存在的不足,利用神经网络的非线性逼近能力建立磨煤机的预测模型,使用另一个前向神经网络实现逆系统,并将其作为控制器。应用现场实时监测数据,对神经网络逆控制器进行训练。最后,在Matlab7.0环境下,与现有控制系统输出结果进行对比分析,仿真结果表明,文章提出的将预测控制思想与动态逆控制思想相结合的方法能够克服磨煤机系统时变、不确定性及环境干扰等影响,实现解耦控制,符合设计规范及安全性要求,具有较好的实际应用价值。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题的背景和意义
  • 1.2 国内外研究现状和发展趋势
  • 1.2.1 国外研究发展现状
  • 1.2.2 国内研究发展现状
  • 1.2.3 未来的发展方向、趋势及研究热点
  • 1.3 本文研究的主要内容
  • 第二章 双进双出磨煤机工作原理
  • 2.1 双进双出磨煤机介绍
  • 2.1.1 双进双出磨煤机总体结构
  • 2.1.2 双进双出磨煤机各主要部件功能
  • 2.2 双进双出磨煤机的工作流程、特点和控制任务
  • 2.2.1 双进双出磨煤机的工作流程
  • 2.2.2 双进双出磨煤机制粉系统的特点
  • 2.2.3 双进双出磨煤机制粉系统的控制任务
  • 2.3 影响磨煤机出力的因素
  • 2.3.1 煤位对磨煤机出力的影响
  • 2.3.2 通风量对磨煤机出力的影响
  • 2.3.3 筒体转速对磨煤机出力的影响
  • 2.3.4 原煤含水量对磨煤机出力的影响
  • 2.5 双进双出磨煤机的控制特点
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 基于改进粒子群算法的双进双出磨煤机神经网络建模
  • 3.1 神经网络发展状况
  • 3.2 非线性系统神经网络建模与辨识
  • 3.3 双进双出磨煤机神经网络建模
  • 3.3.1 BP网络学习规则
  • 3.3.2 神经网络模型的建立
  • 3.3.3 改进粒子群算法
  • 3.3.4 基于改进PSO方法的神经网络模型参数优化
  • 3.4 神经网络模型仿真分析
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 双进双出磨煤机控制器分析
  • 4.1 双进双出磨煤机系统的耦合性分析及解耦控制
  • 4.2 双进双出磨煤机系统的先进控制方法与应用
  • 4.2.1 自寻优控制器
  • 4.2.2 模糊控制器
  • 4.2.3 基于规则的智能控制器
  • 4.2.4 神经元控制器
  • 4.2.5 全程控制系统
  • 4.2.6 预测控制器
  • 4.3 现有控制方案的应用
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 基于预测控制的磨煤机逆控制
  • 5.1 控制思想描述
  • 5.1.1 逆系统方法
  • 5.1.2 神经网络预测控制方法
  • 5.1.3 基于预测控制的神经网络逆控制器总体设计
  • 5.2 控制器结构及性能优化
  • 5.2.1 预测模型结构
  • 5.2.2 神经网络逆系统结构
  • 5.2.3 优化性能指标
  • 5.2.4 神经网络逆控制器训练
  • 5.2.5 神经网络预测模型修正
  • 5.3 控制器仿真
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 结论
  • 参考文献
  • 在学研究成果
  • 致谢
  • 相关论文文献

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