鍋爐汽包水位晃蕩機(jī)理辨識(shí)及智能預(yù)測(cè).pdf

1、隨著鍋爐技術(shù)的日新月異，對(duì)汽包水位的控制要求也越來越高，對(duì)汽包水位的精確測(cè)控已成為鍋爐穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵。然而針對(duì)汽包水位晃蕩的抑制和消除目前還缺乏有效的手段，研究水位晃蕩的機(jī)理以及如何消除水位晃蕩給控制系統(tǒng)帶來的不良影響已經(jīng)成為一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究。 本文主要在實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上對(duì)汽包水位晃蕩機(jī)理進(jìn)行了深入探討，得出了汽包水位晃蕩時(shí)間序列具有混沌特性的結(jié)論，并根據(jù)相應(yīng)的混沌特性參數(shù)建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，從而對(duì)水位晃蕩時(shí)間序列進(jìn)行了精確

2、的預(yù)測(cè)。本文所作的主要工作如下： (1)在分析鍋爐汽包水位晃蕩機(jī)理的基礎(chǔ)上，采用相似原理建立了汽包水位晃蕩模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)架，并運(yùn)用水位傳感器、電壓放大器以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等裝置對(duì)實(shí)驗(yàn)水槽的水位晃蕩信號(hào)進(jìn)行了采樣。 (2)對(duì)于夾雜在水位晃蕩信號(hào)中的噪聲運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)與Hilbert變換相結(jié)合的Hilbert-Huang方法進(jìn)行了有效的去除，該方法使得有用信息得到最大的保留。 (3)利用混沌線性變換特性不變這一

3、全新理論對(duì)放大的，去噪聲后的時(shí)間序列進(jìn)行了混沌機(jī)理的辨識(shí)，首次得出了去噪聲后的水位晃蕩信號(hào)具有混沌與分形特性，并詳細(xì)計(jì)算水位晃蕩信號(hào)的混沌特性參數(shù)：關(guān)聯(lián)維數(shù)為2.3457，Lyapunov指數(shù)為0.8269。 (4)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)對(duì)水位晃蕩時(shí)間序列進(jìn)行了預(yù)測(cè)，建立了輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1的模型，利用BP算法、遺傳算法和提出的混沌優(yōu)化算法分別對(duì)實(shí)驗(yàn)所采集的時(shí)間序列進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并將三種算法進(jìn)行了比較，