基于神经网解耦的循环流化床锅炉燃烧系统自适应模糊控制

被引：14

作者：

牛培峰 ^{[1
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高龙 ^{[1
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孟凡东 ^{[1
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陈贵林 ^{[1
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张君 ^{[1
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机构：

[1] 燕山大学电气工程学院

[2] 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室

来源：

仪器仪表学报 | 2011年 / 32卷 / 05期

关键词：

神经网络解耦; 自调整; 自适应模糊; 流化床锅炉;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2011.05.010

中图分类号：

TK223.2 [燃烧装置];

学科分类号：

080703 ;

摘要：

电厂循环流化床锅炉的正常运行受到很多因素的影响,因此使其在实现自动控制方面遇到困难。根据循环流化床锅炉的特点,将自适应理论与模糊控制相结合,设计了一种基于BP神经网解耦的具有参数在线自调整功能的自适应模糊控制器,并应用于循环流化床锅炉燃烧控制系统中。该控制器不但可以适应被控对象的变参数运行工况,而且可以实现循环流化床锅炉燃烧过程主汽压力与床层温度的解耦控制。仿真试验和现场应用结果证明,本控制器对循环流化床锅炉燃烧过程具有良好的控制效果。

引用

页码：1021 / 1025

页数：5

共 10 条

[1] 改进的T-S模糊神经网络在化工软测量中的应用 [J].