基于MRF与自适应控制的锅炉燃烧系统优化

发布时间：2017-11-22 23:03

  本文关键词：基于MRF与自适应控制的锅炉燃烧系统优化

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【摘要】：要实现对锅炉燃烧系统良好闭环控制,就非常有必要对目标进行准确的分解,最为关键的就是要让锅炉燃烧后热量能够满足蒸汽处在一定负荷所需求的热量,锅炉运行是经济区间,安全无隐患。从控制理论与控制工程角度,将所要优化的系统视为燃料量、送风量、引风量三输入和主蒸汽压力、炉膛过剩空气系数、炉膛负压三输出的典型多输入多输出系统。由于Markov随机场和Gibbs随机场具有等效性,MRF采用与模型的参数估计结合起来考虑,使用近似的方法计算联合概率,将先验知识集成到模型中。因此需要将参数估计和识别交替迭代直到收敛,参数估计方法主要有最大似然估计、最大伪似然方法和动态蒙特卡罗方法。提出采用高斯-马尔科夫随机场模型,从边界曲线密度函数与马尔科夫链切入,并考虑到扰动补偿,提高算法的抗干扰性能。锅炉燃烧系统是典型的工业生产过程,因此作为控制系统的被控对象,时滞性和干扰输入特性突出,为了解决这两个突出的问题,本文提出马尔科夫随机场和无模型自适应控制相结合,在参数估计时,采用动态蒙特卡罗方法,并且模型采用高斯-马尔科夫随机场模型,实现对扰动的补偿,减去副回路的负担。采用马尔科夫随机场和自适应控制相结合,在参数估计时,采用动态蒙特卡罗方法,基于高斯-马尔科夫随机场模型,实现对锅炉燃烧系统的优化控制。仿真结果表明马尔科夫随机场和自适应控制相结合控制效果比单纯进行PID控制所取得的效果优化明显,应用改进算法后实现时滞性兼容以及抗扰动性改良不少,取得预期的算法效果。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TK223.2

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本文编号：1216336