基于神经网络PID控制算法的热水锅炉燃烧控制的研究

热水锅炉的燃烧控制对于供热系统的供热调节和锅炉的安全、高效运行和节能降耗都具有重要意义。链条式热水锅炉燃烧系统是具有较大延时、变动负荷、多扰动、非线性的较难控制对象。如何对锅炉燃烧进行控制,保证锅炉输出与变动负荷相适应的供热量,并保证锅炉安全、经济、稳定运行是能源与控制领域关注的热点课题。 本文分析了链条式强制循环热水锅炉的生产原理和特点,结合供热生产要求、用户起居习惯及国家供暖规范,给出了一种根据室外环境温度求取锅炉供水温度设定值的方法,建立了锅炉控制的供水温度约束模型。 研究了链条式热水锅炉的燃烧特性和燃烧调节方法,确定了燃烧控制系统各参数之间的关系。给出了燃料控制、送风控制和引风控制——三个相对独立子系统架构的燃烧控制系统的控制方案,同时给出了各子系统的控制系统结构。 阐述了神经网络PID(proportion, integral and differential)算法的控制原理,通过仿真研究,对比分析了传统PID与神经网络PID的控制特性。根据各相对独立子系统的控制过程特性,分别选择了适宜的控制算法。 针对燃料控制系统的控制难点,提出了一种能够适用于大时滞、多扰动、非线性的燃料控制的新型带预测模型的神经网络PID控制算法,提高了控制的稳定性和快速收敛性。对应用在燃料控制系统中的新算法进行了仿真研究,给出了仿真程序流程图和程序代码。仿真实验结果表明,该算法在燃料控制中取得了满意的控制效果。