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文檔簡介
1、循環(huán)流化床(CirculatingFluidizedBed，簡稱CFB)鍋爐是受到國內外普遍推崇的新一代鍋爐。它除了高效節(jié)能環(huán)保外，還具有負荷調節(jié)性好、灰渣可以綜合利用等優(yōu)點，在國內外得到了廣泛的應用。同時，它的結構比普通鍋爐更加復雜，變量之間的耦合更加強烈。要想對其進行有效控制，需要對其進行解耦。
本文研究了逆系統(tǒng)方法對CFB鍋爐的解耦控制?；谏窠浘W絡的逆系統(tǒng)方法雖然可以建立CFB鍋爐燃燒系統(tǒng)的逆模型，但神經網絡方法訓
2、練參數(shù)多、學習時間長，易陷入局部最優(yōu)的這些局限很難克服。而基于統(tǒng)計學習理論的支持向量機(SupportVectorMachines，SVM)較好的克服了以上局限，利用寶貴的歷史數(shù)據來逼近其逆模型實現(xiàn)解耦線性化。該方法利用LS-SVM建立CFB鍋爐燃燒系統(tǒng)的逆模型；并將其串聯(lián)在原系統(tǒng)之前，將復雜的多變量系統(tǒng)解耦成多個相對獨立的單入單出子系統(tǒng)；為了使其具有更好的自適應性，用單神經元自適應PID作為子系統(tǒng)的線性控制器構成閉環(huán)系統(tǒng)。
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