软计算方法在循环流化床优化燃烧中研究.pdfVIP

《冶金自动,f匕》2008年s2 软计算方法在循环流化床优化燃烧中的研究 雷志军，李 志，徐亮 (河北理工大学计算机与自动控制学院，河北唐山063009) 摘要：针对循环流化床锅炉优化燃烧控制策略提出的软计算方法是运用粗糙集理论从运行(样本)数据集中概 略化规则，再根据这些规则来设计神经网络结构模型，并利用神经网络对模型进行训练。 关键词：软计算方法；粗糙集；T-s模型；循环流化床 O引言 制方法的发展，许多学者在充分考虑CFBB的系统 fluidized 循环流化床锅炉CFBB(Circulating特点基础上，提出了神经网络、模糊控制的先进控 bed 制方法【3‘4 boiler)是近30年来发展的一种新型煤燃烧技 J。文献[3]中提出了加权因子自调整 术锅炉，由于其燃烧效率高，燃料适应性广，低污 模糊控制系统，文献[4]中设计了单神经元神经网 染等独特优点而受到广泛的重视，在世界各国得 络和RBF神经网络进行床温控制，文献[5]把专 到迅速的发展…。 家智能控制应用于CFBB锅炉系统；但如何合理获 循环流化床锅炉在理论和实践方面已取得长 得专家知识和模糊规则以及解决组合爆炸问题仍 足的进步，而大多数的循环流化床锅炉的自动化 然是CFBB优化燃烧过程智能信息处理的“瓶 水平不高，特别是在优化运行控制方面。 颈”。 1循环流化床锅炉的运行及控制系统研究 本文采用的软计算方法包括粗糙集理论，T-S 现状 模糊神经网络结合的自动燃烧优化控制系统，该 控制策略先用新的模糊C均值聚类算法对连续属 循环流化床锅炉的运行特点比较复杂。正常 cc的 性进行最优化离散化；然后利用粗糙集理论对生 运行时系统很稳定，炉膛温度稳定在10一15 产过程中的一些代表性工艺参数所构成的决策表 变动范围，一旦有干扰，如负荷变化等则温度变化 进行知识的约简分析；最后根据最小规则约简，建 很快，每s约在3—6℃，而且调节控制量时系统的 立不完全连接的T-S模糊神经网络模型；模型参 响应较慢，有时需要几分钟。另外多个变更存在 数通过梯度下降进行精调，以保证所设计的控制 相互耦合影响。与其它锅炉相比，CFBB对床温控 器及时调整风煤比使锅炉各项参数处于优化运行 制要求高，其影响因素也较多。一般情况下增加 状态。 煤或减少风量使床温升高；返料量的变化会引起 床温变化，且变化明显；煤质和煤湿度的变化影响 2软计算方法 软计算(Soft 床温变化，密相区高度特别是间歇放渣引起床温 创始人Zadeh提出的。软计算中的主要工具包括 变化；负荷变化引起炉膛温度分布发生变化等旧o。 粗糙集，模糊逻辑(FL)，神经网络(NN)，概率推理 因此CFBB的控制目标是在维持稳定燃烧，防止高