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文檔簡介
1、目前,我國集中供熱企業(yè)常用的供熱管網(wǎng)運(yùn)行調(diào)節(jié)方法為質(zhì)調(diào)節(jié),但是單獨的質(zhì)調(diào)節(jié)耗能較大。大量研究表明,采用質(zhì)、量并調(diào)模式對熱網(wǎng)運(yùn)行工況實施控制比單獨的質(zhì)調(diào)節(jié)更有效,正逐漸被供熱企業(yè)采用。但是,換熱站供熱過程質(zhì)調(diào)節(jié)和量調(diào)節(jié)之間存在耦合,影響控制效果。如何研究和開發(fā)高效的控制算法優(yōu)化換熱站調(diào)節(jié)效果,已經(jīng)是供熱企業(yè)急需要解決的問題。
論文運(yùn)用PID優(yōu)良的動態(tài)控制特性和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)非線性表達(dá)能力,構(gòu)建一種粒子群優(yōu)化(Particle Swa
2、rm Optimization,PSO)的PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)解耦控制器,將其應(yīng)用于換熱站供熱過程的質(zhì)、量并調(diào)控制,實現(xiàn)解耦并提高熱網(wǎng)的供熱品質(zhì)。本研究首先,建立換熱站供熱過程質(zhì)調(diào)節(jié)量調(diào)節(jié)的數(shù)學(xué)模型。采用機(jī)理建模法確定換熱站供熱過程質(zhì)、量并調(diào)系統(tǒng)模型的形式及階次。通過最小二乘法、階躍響應(yīng)曲線法辨識換熱站供熱過程模型參數(shù),建立了供熱過程模型。其次,構(gòu)建PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)解耦控制器實現(xiàn)換熱站供熱質(zhì)調(diào)、量調(diào)過程控制,在數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上設(shè)計解耦控制器
3、,本文采用PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)解耦控制器,并運(yùn)用PSO智能算法對PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化。在Matlab平臺上,分別驗證了PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)解耦控制器、PSO優(yōu)化后的PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)解耦控制器對熱網(wǎng)換熱站供熱過程的控制效果。最后,FlowmasterV7與Matlab/Simulink的聯(lián)合仿真。在FlowmasterV7流體軟件上,模擬搭建出接近熱網(wǎng)實際運(yùn)行工況的換熱站供熱過程模型,對上述PSO優(yōu)化后的PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)解耦控制器進(jìn)行仿真,
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