基于PFC预测的燃煤机组脱硫优化控制
发布时间:2023-03-07 20:30
以粒子群算法为基础,针对浆液pH、浆液体积流量和脱硫系统负荷等参数辨识得到适用于石灰石-石膏湿法脱硫系统的多输入双输出模型。通过前馈-反馈复合控制消除干扰变量的影响,并结合预测函数(PFC)和模糊反馈校正设计出应用于脱硫系统的预测模糊控制器(PFPID)。结果表明:该控制方式可将浆液pH维持在5.6左右,并使出口SO2质量浓度低于30 mg/m3,为控制方法的改进提供了理论依据。
【文章页数】:7 页
【文章目录】:
1 脱硫系统模型建立
1.1 数据预处理
1.1.1 零初始值处理
1.1.2 粗大值处理
1.1.3 数据滤波
1.2 模型辨识
1.2.1 算法思路
1.2.2 仿真结果
2 基于预测模糊控制的新型脱硫控制方法
2.1 前馈-反馈复合控制
2.2 基于预测函数的优化PID控制
2.2.1 预测控制
2.2.2 模糊控制
3 结果与分析
3.1 模型建立分析
3.1.1 模型精度
3.1.2 模型优势
3.2 浆液pH控制效果分析
3.3 出口SO2质量浓度控制效果分析
4 结 论
本文编号:3757838
【文章页数】:7 页
【文章目录】:
1 脱硫系统模型建立
1.1 数据预处理
1.1.1 零初始值处理
1.1.2 粗大值处理
1.1.3 数据滤波
1.2 模型辨识
1.2.1 算法思路
1.2.2 仿真结果
2 基于预测模糊控制的新型脱硫控制方法
2.1 前馈-反馈复合控制
2.2 基于预测函数的优化PID控制
2.2.1 预测控制
2.2.2 模糊控制
3 结果与分析
3.1 模型建立分析
3.1.1 模型精度
3.1.2 模型优势
3.2 浆液pH控制效果分析
3.3 出口SO2质量浓度控制效果分析
4 结 论
本文编号:3757838
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