控制工程
控製工程
공제공정
CONTROL ENGINEERING OF CHINA
2012年
4期
650-653
,共4页
管式加热炉%自适应神经网络%预测控制
管式加熱爐%自適應神經網絡%預測控製
관식가열로%자괄응신경망락%예측공제
管式加热炉具有典型的非线性、多变量、大时滞、强耦合和时变特性,传统的控制策略很难获得理想的控制性能.为此,提出了基于一类多模型的自适应神经网络预测控制方法,首先基于不同负荷下加热炉的运行情况建立多个自适应神经网络模型,预测变负荷、大扰动时的加热炉输入输出状况,然后通过自适应调整神经网络模型的结构和参数跟踪加热炉由于参数时变或其他干扰引起的系统漂移,最后应用粒子群算法对基于多模型自适应神经网络进行滚动优化,获得加热炉操作变量的次优控制律.此方法可以有效地跟踪多路进料、多燃烧器加热炉的控制指标,提高了加热炉的整体热效率,并且能够节约燃料,减少温室气体排放.所开发的控制系统成功应用于某炼厂常减压加热炉装置,取得了良好的效果.
管式加熱爐具有典型的非線性、多變量、大時滯、彊耦閤和時變特性,傳統的控製策略很難穫得理想的控製性能.為此,提齣瞭基于一類多模型的自適應神經網絡預測控製方法,首先基于不同負荷下加熱爐的運行情況建立多箇自適應神經網絡模型,預測變負荷、大擾動時的加熱爐輸入輸齣狀況,然後通過自適應調整神經網絡模型的結構和參數跟蹤加熱爐由于參數時變或其他榦擾引起的繫統漂移,最後應用粒子群算法對基于多模型自適應神經網絡進行滾動優化,穫得加熱爐操作變量的次優控製律.此方法可以有效地跟蹤多路進料、多燃燒器加熱爐的控製指標,提高瞭加熱爐的整體熱效率,併且能夠節約燃料,減少溫室氣體排放.所開髮的控製繫統成功應用于某煉廠常減壓加熱爐裝置,取得瞭良好的效果.
관식가열로구유전형적비선성、다변량、대시체、강우합화시변특성,전통적공제책략흔난획득이상적공제성능.위차,제출료기우일류다모형적자괄응신경망락예측공제방법,수선기우불동부하하가열로적운행정황건립다개자괄응신경망락모형,예측변부하、대우동시적가열로수입수출상황,연후통과자괄응조정신경망락모형적결구화삼수근종가열로유우삼수시변혹기타간우인기적계통표이,최후응용입자군산법대기우다모형자괄응신경망락진행곤동우화,획득가열로조작변량적차우공제률.차방법가이유효지근종다로진료、다연소기가열로적공제지표,제고료가열로적정체열효솔,병차능구절약연료,감소온실기체배방.소개발적공제계통성공응용우모련엄상감압가열로장치,취득료량호적효과.
