锅炉技术
鍋爐技術
과로기술
BOILER TECHNOLOGY
2006年
z1期
42-45,76
,共5页
CFBB%模糊神经网络%自适应%MDFP%NNI
CFBB%模糊神經網絡%自適應%MDFP%NNI
CFBB%모호신경망락%자괄응%MDFP%NNI
由于循环流化床锅炉(CFBB)的燃烧过程是一个多参数、非线性、时变以及变量强耦合的过程,很难建立被控对象的准确数学模型,根据CFBB床层温度被控对象的动态特性,设计了一个模糊神经网络自适应控制系统,引用模糊高斯基函数神经网络结构,并采用基于变尺度优化学习算法的改进型学习算法(MDFP),其学习信号由神经网络辨识器(NNI)提供.理论分析和仿真结果表明该控制系统具有良好的控制性能,其稳定性、鲁棒性等控制品质明显优于常规模糊控制.
由于循環流化床鍋爐(CFBB)的燃燒過程是一箇多參數、非線性、時變以及變量彊耦閤的過程,很難建立被控對象的準確數學模型,根據CFBB床層溫度被控對象的動態特性,設計瞭一箇模糊神經網絡自適應控製繫統,引用模糊高斯基函數神經網絡結構,併採用基于變呎度優化學習算法的改進型學習算法(MDFP),其學習信號由神經網絡辨識器(NNI)提供.理論分析和倣真結果錶明該控製繫統具有良好的控製性能,其穩定性、魯棒性等控製品質明顯優于常規模糊控製.
유우순배류화상과로(CFBB)적연소과정시일개다삼수、비선성、시변이급변량강우합적과정,흔난건립피공대상적준학수학모형,근거CFBB상층온도피공대상적동태특성,설계료일개모호신경망락자괄응공제계통,인용모호고사기함수신경망락결구,병채용기우변척도우화학습산법적개진형학습산법(MDFP),기학습신호유신경망락변식기(NNI)제공.이론분석화방진결과표명해공제계통구유량호적공제성능,기은정성、로봉성등공제품질명현우우상규모호공제.
