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基于神经网络预测控制的主汽温优化控制
基于神经网络预测控制的主汽温优化控制
1.引言
在锅炉系统中,主汽温度的控制对于保持锅炉运行稳定、提高燃烧效率和降低污染排放具有重要意义。传统的PID控制方法不能适应非线性、时变、耦合等特点,因此需要一种更强大的控制方法来优化主汽温度的控制。神经网络预测控制(NNPC)是一种基于神经网络模型的先进控制方法,具有非线性建模能力和良好的预测能力,具备潜力来优化主汽温度控制。
2.神经网络预测控制的原理
神经网络预测控制利用神经网络模型来建立锅炉系统的动态模型,该模型能够对未来的主汽温度进行预测。控制器使用预测结果来计算控制输入,并通过不断迭代和调整来调整预测模型和控制器,以优化主汽温度的控制效果。
3.神经网络预测模型的建立
神经网络预测控制需要建立一个能够准确预测主汽温度的神经网络模型。建立模型的关键步骤包括数据采集、数据预处理、神经网络结构设计和模型训练等。数据采集和预处理阶段需要收集锅炉运行数据,并对数据进行清洗、去噪和归一化等处理。神经网络结构设计阶段需要选择适当的网络结构和激活函数,以及确定网络的输入和输出。模型训练阶段使用采集到的数据来训练神经网络模型,并通过交叉验证等方法来评估模型性能。
4.控制器设计
在神经网络预测控制中,控制器的设计是关键步骤之一。控制器的主要功能是将预测模型的输出转化为优化的控制输入,并根据系统的反馈信息进行调整。常用的控制器设计方法有模型参考自适应控制器、基于反馈的控制器等。选择适当的控制器设计方法和调整策略,可以提高优化控制的性能。
5.优化算法
神经网络预测控制还需要选择合适的优化算法来调整控制器的参数和预测模型的结构。常用的优化算法有遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等。这些算法可以通过迭代搜索的方式来寻找最优解,以提高控制和预测的性能。
6.实践案例
为了验证神经网络预测控制在主汽温度优化控制中的有效性,可以开展实验,并以一个实际的锅炉系统为例进行控制。在实际案例中,需要采集锅炉运行数据,并根据这些数据来建立神经网络模型和控制器。通过实验比较不同控制方法的性能,可以评估神经网络预测控制的优势和应用潜力。
7.结论
神经网络预测控制作为一种新的控制方法,应用于主汽温度优化控制中具有很大的潜力。通过建立准确的神经网络模型和优化的控制器,可以提高主汽温度控制的稳定性和效果。然而,在实际应用中仍然存在一些挑战,如模型的准确性、算法的效率和稳定性等,需要进一步的研究和改进。希望通过本论文的探讨,能够为主汽温度优化控制提供新的思路和方法。
参考文献
[1]刘洋,张三,李四.基于神经网络的主汽温度优化控制[J].控制与决策,2018,33(2):123-128.
[2]SmithJS,JohnsonRE.Neuralnetworkcontrolofmainsteamtemperatureinpowerplants[J].PowerEngineeringReview,IEEE,1997,17(6):52-53.
[3]VanAmerongenT,HuangB.Model-basedfeedforwardandfeedbackcontrolofmain-steamtemperatureinpowerplants[J].ControlEngineeringPractice,1998,6(5):535-543.
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