基于模糊神经网络的热电厂脱硫系统建模与控制研究

发布时间：2017-03-25 18:16

  本文关键词：基于模糊神经网络的热电厂脱硫系统建模与控制研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：热电厂中SO2的排放给环境造成很严重的危害,因此合理控制二氧化硫的排放,提高脱硫效率,成为热电厂中的重要问题。由于热电厂中脱硫过程具有多变量、非线性、不确定性以及延迟性等特点,这就导致其建模和控制会存在困难。为了提高脱硫系统中脱硫效率并合理控制脱硫过程,保证系统能平稳高效运行,所以对脱硫过程中的智能建模和智能控制方法进行研究将会具有重要的理论和实际意义。在石灰石/石膏湿法烟气脱硫系统中,浆液PH值对脱硫效率影响较大,因此本文从脱硫效率建模和浆液PH值控制两个方面进行分析与研究。由于在脱硫工程中影响脱硫效率的因素比较多,所以本文将T-S模糊神经网络引入到软测量建模中,进而对脱硫效率进行建模,通过仿真说明了该模型的有效性,通过数据分析表明了该模型具有良好的性能。在浆液PH值控制过程中,由于此过程具有惯性大、延迟性以及非线性的特点,所以本文选用了Mamdani模糊神经网络来建立控制器并用于浆液PH值控制中,并且在控制中为了进一步提高网络的寻优能力以达到更好的控制效果,又提出将DEBP算法的模糊神经网络用于脱硫系统PH值控制优化中,通过仿真表明了基于此算法的模糊神经网络在脱硫系统控制中更显其优势,本文对于模糊神经网络在工程上的应用具有一定的参考价值和工程意义。
【关键词】：模糊神经网络 脱硫效率建模 软测量 浆液PH值控制 差分进化算法
【学位授予单位】：青岛科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X773;TP183
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 课题背景及研究意义9-10
• 1.2 国内外研究与发展状况10-13
• 1.2.1 石灰石/石膏湿法烟气脱硫工艺研究与发展状况10-11
• 1.2.2 软测量技术研究与发展状况11
• 1.2.3 PH值控制研究与发展状况11-12
• 1.2.4 模糊神经网络研究与发展状况12-13
• 1.3 课题研究内容和主要工作13-16
• 2 石灰石/石膏湿法烟气脱硫系统机理分析16-27
• 2.1 湿法烟气脱硫工艺流程和基本原理16-18
• 2.1.1 湿法烟气脱硫工艺流程16-17
• 2.1.2 湿法烟气脱硫基本原理17-18
• 2.2 湿法烟气脱硫系统组成18-19
• 2.3 湿法烟气脱硫效率影响因素19-22
• 2.4 湿法烟气脱硫系统过程分析22-24
• 2.4.1 系统过程控制分析22-23
• 2.4.2 系统过程参数分析23-24
• 2.4.3 系统过程特性分析24
• 2.5 湿法烟气脱硫系统浆液PH值控制方案分析24-26
• 2.6 本章小结26-27
• 3 模糊神经网络理论27-40
• 3.1 模糊系统理论27-31
• 3.1.1 模糊逻辑控制基本原理27
• 3.1.2 模糊逻辑系统组成27-30
• 3.1.3 模糊控制系统特点30-31
• 3.2 误差反向传播神经网络31-34
• 3.2.1 神经元模型31
• 3.2.2 BP网络结构31-32
• 3.2.3 BP网络算法32-34
• 3.3 模糊神经网络34-39
• 3.3.1 模糊神经网络概述34-35
• 3.3.2 T-S模糊神经网络35-38
• 3.3.3 Mamdani模糊神经网络38-39
• 3.4 本章小结39-40
• 4 基于T-S模糊神经网络脱硫效率软测量建模研究40-49
• 4.1 概述40
• 4.2 软测量技术40-43
• 4.2.1 软测量技术原理40-42
• 4.2.2 软测量建模方法42-43
• 4.3 基于T-S模糊神经网络脱硫效率软测量建模仿真研究43-48
• 4.3.1 数据采集和预处理43-44
• 4.3.2 脱硫效率模型建立44-45
• 4.3.3 仿真研究45-48
• 4.4 本章小结48-49
• 5 基于Mamdani模糊神经网络浆液PH值控制研究49-60
• 5.1 概述49
• 5.2 PH值数学模型49-52
• 5.3 基于Mamdani模糊神经网络PH值控制器设计与仿真52-59
• 5.3.1 FNN控制器设计52-54
• 5.3.2 FNN控制算法54-56
• 5.3.3 仿真研究56-59
• 5.4 本章小结59-60
• 6 基于DEBP算法的模糊神经网络脱硫系统控制优化研究60-73
• 6.1 概述60
• 6.2 DEBP算法理论60-68
• 6.2.1 差分进化算法60-63
• 6.2.2 DEBP算法63-65
• 6.2.3 仿真研究65-68
• 6.3 基于DEBP算法的模糊神经网络在浆液PH值控制中仿真研究68-72
• 6.4 本章小结72-73
• 总结与展望73-74
• 参考文献74-79
• 致谢79-80
• 攻读学位期间发表学术论文目录80-81

【参考文献】

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本文编号：267602