循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制研究.pdf

1、循環(huán)流化床鍋爐(Circulating Fluidized Bed Boiler，簡稱CFBB)是近年來在國際上發(fā)展起來的新一代高效、低污染的清潔燃煤技術(shù)。但其燃燒系統(tǒng)具有非線性、多變量耦合、參數(shù)時變以及大慣性、大延遲等特點，使其自動控制的實現(xiàn)非常困難。本文采用基于改進(jìn)粒子群算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fuzzy Neural Network，簡稱FNN)控制策略，為這一問題的解決提供了新的思路。
　　 本文，首先深入研究了CFBB的結(jié)

2、構(gòu)和工藝流程，在此基礎(chǔ)上分析CFBB燃燒系統(tǒng)的動態(tài)特性。前人對CFBB為對象的動態(tài)建模仿真試驗和理論研究，為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制應(yīng)用于CFBB燃燒系統(tǒng)提供了保證。
　　 然后，詳細(xì)討論了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的結(jié)構(gòu)形式和算法實現(xiàn)。并針對BP算法的易于陷入局部極小的缺點，提出一種改進(jìn)的粒子群算法( Particle Swarm OptimizaTiO2，簡稱PSO)對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進(jìn)行離線優(yōu)化。
　　 最后，將基于改進(jìn)粒子群算