基于煙氣余熱發(fā)電系統(tǒng)的智能建模與控制研究.pdf

1、由于能源危機(jī)問題，有效節(jié)能已成為全球性能源研究的核心熱點(diǎn)。近年來，由于有機(jī)朗肯循環(huán)在低品位余熱發(fā)電領(lǐng)域的巨大潛力，引起了學(xué)者們廣泛關(guān)注。煙氣余熱資源具有隨機(jī)性和不穩(wěn)定性特點(diǎn)，系統(tǒng)受環(huán)境條件影響大，存在多變量耦合及非線性特性，這給余熱利用系統(tǒng)建模、控制及運(yùn)行帶來了挑戰(zhàn)。而基于模糊邏輯的智能建模方法可以方便地與生產(chǎn)過程工藝機(jī)理知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合，是解決復(fù)雜工業(yè)過程不確定性和復(fù)雜性的有效技術(shù)。
　　本文介紹了常見有機(jī)朗肯循環(huán)(OR

2、C)系統(tǒng)的構(gòu)成、基本原理及特點(diǎn)和兩種運(yùn)行方式，采用基于T-S模糊模型的模糊聚類建模方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行建模。首先詳細(xì)闡述了離線聚類算法，并針對(duì)傳統(tǒng)離線算法不能自適應(yīng)調(diào)整模型參數(shù)的缺點(diǎn)，在離線辨識(shí)基礎(chǔ)上，采用一種改進(jìn)的遞推模糊聚類在線辨識(shí)算法。這使得前件參數(shù)可以自適應(yīng)地改變來描述當(dāng)前行為，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整模糊模型。然后，將該方法分別用于辨識(shí)某一非線性對(duì)象和某煙氣余熱發(fā)電過程被控對(duì)象，結(jié)果表明該模糊辨識(shí)算法能有效地完成模型辨識(shí)任務(wù)。最后，完成了深度