基于模糊神经网络的锅炉汽包水位自控系统研究

发布时间：2017-10-08 11:34

  本文关键词：基于模糊神经网络的锅炉汽包水位自控系统研究

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【摘要】：锅炉是工业自动化生产过程中不可缺少的动力设备,为了确保其安全稳定生产,锅炉的自动控制显得非常重要。锅炉设备运行参数监测是实现自动化控制的重要环节,汽包水位是锅炉运行中一个重要的监控数据,反映了锅炉蒸汽流量与给水流量之间的平衡关系。目前对于锅炉汽包水位过程控制最普遍的方法是常规的PID控制算法,其实际控制效果并不理想,因此对锅炉汽包水位控制算法的研究和改进具有实质性的意义。本文首先根据锅炉的工作原理,分析了影响锅炉液位变化的动静态特性,在一定的假设情况下通过机理建模的方法,写出汽包的物质平衡方程式和能量平衡方程式,并进行一定的运算和变化后,得到蒸汽流量和给水流量的传递函数,建立了汽包水位的的基本数学模型;其次对锅炉汽包水位的单冲量、双冲量以及前馈-串级三冲量控制系统的方案进行了优缺点的对比,经过分析选用前馈-串级三冲量系统作为汽包水位的控制方案;再次详细阐述了常规PID控制算法、模糊控制算法和神经网络控制算法的控制原理及算法的优缺点,在此基础上提出了一种基于Mamdani模型的模糊神经网络的控制算法,其充分利用了模糊系统所具有的便于被人理解的表达能力和对系统并不要求精确的物理或数学模型的特点以及神经网络的强非线性拟合能力和极强的快速学习能力,将两种智能方法融合在一起,相互取长补短,从而提高系统的表达能力和学习能力,以求对锅炉这种非线性、大时滞的被控对象更为有效的控制,达到较好的控制效果。最后以MATLAB为仿真软件,用SIMULINK模块分别搭建汽包水位的基于PID控制算法、模糊控制算法和模糊神经网络控制算法的前馈-串级三冲量控制系统,分别在无扰动和有给水和蒸汽扰动的工况下进行仿真,对几种控制算法的控制性能进行了定量的分析比较,结果表明模糊神经网络控制算法对锅炉汽包水位的控制在工艺允许要求范围内,有调节时间最短、超调量小、抗干扰能力强等优点。实验仿真及对比分析结果表明,模糊神经网络控制算法对锅炉汽包水位控制系统的控制确实具有可行性和优越性。
【关键词】：锅炉汽包水位控制 串级三冲量控制 模糊神经网络 MATLAB仿真
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TK223.7;TP183
【目录】：

• 摘要2-3
• abstract3-7
• 1 绪论7-11
• 1.1 研究目的和意义7-8
• 1.2 研究背景和现状8-10
• 1.2.1 锅炉技术的发展8-9
• 1.2.2 过程控制策略与算法的发展9-10
• 1.3 本课题主要任务10-11
• 2 汽包水位的动态特性分析11-21
• 2.1 锅炉的水循环工作原理11
• 2.2 机理法建模11-12
• 2.3 汽包水位动态方程式12-16
• 2.3.1 锅炉汽包物料的平衡方程式12-13
• 2.3.2 锅炉汽包能量的平衡方程式13-16
• 2.4 锅炉汽包水位的系统特性16-21
• 2.4.1 给水流量对水位调节的动态特性16-18
• 2.4.2 蒸汽负荷（过热蒸汽出口流量）对水位干扰的动态特性18-21
• 3 锅炉汽包水位系统的控制方案21-26
• 3.1 单冲量控制系统21-22
• 3.2 双冲量控制系统22-23
• 3.3 三冲量控制系统23-26
• 4 汽包水位控制算法研究26-46
• 4.1 PID控制算法研究26-28
• 4.2 模糊控制算法研究28-33
• 4.2.1 模糊控制系统的结构29
• 4.2.2 模糊控制器的具体实现29-33
• 4.3 神经网络控制算法研究33-41
• 4.3.1 神经网络基本原理33-38
• 4.3.2 BP神经网络38-41
• 4.4 模糊神经网络控制算法研究41-46
• 4.4.1 Mamdani模型的模糊神经网络结构41-42
• 4.4.2 学习算法42-46
• 5 汽包水位控制的系统设计46-61
• 5.1 MATLAB仿真软件功能概述46
• 5.2 控制系统的研究对象46-47
• 5.3 PID控制在锅炉汽包水位中的应用47-49
• 5.3.1 无扰动时PID控制系统的仿真48
• 5.3.2 扰动时PID控制系统的仿真48-49
• 5.3.3 PID校正的局限性49
• 5.4 模糊控制在汽包水位中的应用49-54
• 5.4.1 模糊控制器的设计49-53
• 5.4.2 无扰动时模糊控制系统仿真53
• 5.4.3 扰动时模糊控制系统仿真53-54
• 5.5 模糊神经网络控制在汽包水位中的应用54-59
• 5.5.1 FNN控制器的实现54-58
• 5.5.2 无扰动时模糊神经网络系统仿真58
• 5.5.3 扰动时模糊神经网络系统仿真58-59
• 5.6 控制算法的比较及仿真分析59-61
• 6 结论61-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-67
• 附录67-68
• 附录1 采样数据对67-68
• 附录2 攻读学位期间发表的论文68

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本文编号：993799