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模糊神经网络在锅炉过热汽温控制中的应用研究

作　者: 张密哲
导　师: 牛培峰
学　校: 燕山大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 锅炉过热汽温串级控制模糊神经网络自适应神经模糊推理系统
分类号: TM621.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

大多数火电厂锅炉过热汽温对象是具有大延迟、大惯性的被控环节,并且还具有较强的参数时变性和非线性。因此,很难对汽温进行有效地控制。当外界发生扰动时,能否及时调节控制系统,把温度维持在一定的偏差范围内,对控制系统来说是非常重要的,它直接影响着电厂运行的安全性和经济性。本文在对自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和模糊控制进行深入研究基础上,提出了一种自适应模糊神经网络过热汽温控制方案。以Matlab/Simulink为仿真工具,研究了过热汽温的响应特性。本文研究内容主要包括以下几个方面:(1)阐述了过热汽温控制的研究意义,介绍了其研究现状与发展趋势。针对目前的控制策略所存在的一些问题,确立了本文设计出发点。(2)简要介绍了过热汽温的静、动态特性,并介绍了建立汽温数学模型的方法,重点介绍了汽温串级控制系统。(3)简要介绍了模糊控制和神经网络控制的理论,重点分析了模糊控制器的设计步骤及神经网络的学习算法。(4)简要阐述了模糊神经网络控制策略,详细描述了模糊神经网络的学习算法,设计了以模糊神经网络控制器(FNNC)为主控制器的汽温串级控制系统,通过仿真证明了该控制方法比传统的PID控制效果好。(5)简要阐述了基于ANFIS的神经网络,重点介绍了ANFIS的结构及学习算法,设计了自适应模糊神经网络的过热汽温串级控制系统。其中,主控制器由一个基于ANFIS神经网络的模糊控制器与一个智能比例积分环节并联构成。最后将其应用到了600MW直流锅炉中,进行了仿真研究,结果表明,该系统具有良好的控制效果,具有一定的工程利用价值。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-16
  1.1 课题背景和意义  10
  1.2 国内外发展现状和趋势  10-14
    1.2.1 过热汽温控制系统结构  11-12
    1.2.2 过热汽温控制方法的研究现状  12-14
    1.2.3 过热汽温控制方法的发展趋势  14
  1.3 本文的主要研究内容  14-16
第2章过热汽温特性及控制系统设计  16-27
  2.1 引言  16
  2.2 过热汽温调节的任务  16
  2.3 过热汽温对象数学模型的建立  16-17
  2.4 过热汽温对象的特性  17-23
    2.4.1 汽温对象的静态特性  17-18
    2.4.2 汽温对象的动态特性  18-23
  2.5 简单的过热汽温控制系统  23
  2.6 复杂过热汽温控制系统  23-26
    2.6.1 串级控制系统的分析  24-25
    2.6.2 串级控制系统的特点  25-26
    2.6.3 串级控制系统的主副回路和主副控制器的选择  26
  2.7 本章小结  26-27
第3章模糊与神经网络控制理论  27-43
  3.1 模糊控制理论  27-29
    3.1.1 模糊控制的特点  27
    3.1.2 模糊集理论基础  27-29
  3.2 模糊控制器的组成及设计步骤  29-33
    3.2.1 模糊控制器的组成  29-30
    3.2.2 精确量的模糊化  30-31
    3.2.3 模糊控制规则的制定与推理  31-32
    3.2.4 解模糊化计算  32-33
  3.3 人工神经网络理论  33-39
    3.3.1 人工神经网络模型  33-36
    3.3.2 人工神经网络的构成  36-37
    3.3.3 人工神经网络的学习算法  37-39
  3.4 BP 神经网络  39-42
    3.4.1 BP 神经网络的结构  39-40
    3.4.2 BP 网络学习算法  40-42
  3.5 本章小结  42-43
第4章模糊神经网络在汽温控制系统中的应用  43-56
  4.1 引言  43
  4.2 模糊和神经网络的融合  43-46
  4.3 模糊推理神经网络  46-47
  4.4 基于模糊神经网络的过热汽温控制系统设计  47-55
    4.4.1 FNNC 的设计  48-50
    4.4.2 FNNC 的学习算法  50-51
    4.4.3 基于FNNC 的过热汽温控制系统  51-52
    4.4.4 仿真研究  52-55
  4.5 本章小结  55-56
第5章自适应模糊神经网络在汽温控制系统中的应用  56-74
  5.1 引言  56
  5.2 ANFIS 神经网络  56-62
    5.2.1 自适应神经模糊推理系统（ANFIS）概述  57-58
    5.2.2 ANFIS 的结构  58-60
    5.2.3 ANFIS 的学习算法  60-61
    5.2.4 ANFIS 的原理  61-62
  5.3 基于自适应模糊神经网络的过热汽温控制系统设计  62-73
    5.3.1 自适应模糊神经网络控制器设计  63-66
    5.3.2 智能积分模块设计  66-69
    5.3.3 仿真参数整定  69
    5.3.4 仿真结果与分析  69-73
  5.4 本章小结  73-74
结论  74-76
参考文献  76-81
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  81-82
致谢  82-83
作者简介  83

模糊神经网络在锅炉过热汽温控制中的应用研究

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