軟計算在熱工過程中的應用研究.pdf

1、熱工過程智能化自動控制系統(tǒng)的建立和優(yōu)化、新的建模方法和監(jiān)測技術的研究與應用，是熱工過程測控領域中的前沿課題。
　　 20世紀90年代初提出的軟計算方法體系，已成為一個逐漸擴展的方法學聯(lián)合體，其核心原則是：充分利用軟計算對于不精確、不確定或者不準確的信息的容錯能力，來獲得易操作性、魯棒性和低代價性。軟計算正在引起工程和科學領域的一個新突破。
　　 再熱蒸汽溫度控制和球磨機制粉系統(tǒng)是火電廠中典型的熱工對象，也是影響電廠經(jīng)濟性

2、、安全性的關鍵系統(tǒng)。本文基于神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、混沌理論等軟計算方法，針對再熱汽溫系統(tǒng)的建模、控制，以及球磨機制粉系統(tǒng)的出力軟測量模型進行了研究。
　　 論文的主要內(nèi)容及創(chuàng)新點如下：
　　 1.首次將混沌時間序列的知識引入到再熱汽溫預測研究：從非線性動力學觀點出發(fā)，利用混沌理論對再熱汽溫時間序列進行相空間重構，分析其時序關聯(lián)維與嵌入相空間軌道的變化規(guī)律，揭示再熱汽溫的混沌動力學特性，為建立再熱汽溫模型和精確預測提供新的思

3、路:
　　 2.提出了一種改進型遺傳算法(MGA)，改善了傳統(tǒng)遺傳算法早熟收斂現(xiàn)象：采用Disruptive選擇策略，增加種群迭代的多樣性；通過自適應變異算子，增強算法的局部收斂性；引入自適應交叉和變異概率，提高種群迭代的多樣性。
　　 3.實現(xiàn)基于軟計算方法的再熱汽溫預測模型的構建：
　　 (1)提出用神經(jīng)網(wǎng)絡來映射混沌相空間相點演化的非線性關系，建立再熱汽溫BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，并依據(jù)混沌特性處理樣本和確定神

4、經(jīng)網(wǎng)絡輸入節(jié)點；
　　 (2)提出采用MGA和均勻設計相結合的混合構造法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行權值訓練，以及對神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層節(jié)點數(shù)、MGA控制參數(shù)等進行優(yōu)化配置；
　　 樣本訓練和實際預測結果表明，該預測模型精度高、收斂速度快，為預測機組再熱汽溫提供了一種新的思路和方法。
　　 4.構建一種新的非線性系統(tǒng)預測PID控制算法：
　　 (1)提出基于并行計算的混沌優(yōu)化新方法，較傳統(tǒng)優(yōu)化算法可有效提高搜索效率；

5、r>　　 (2)將預測控制與PID控制相結合，采用基于混沌特性分析的神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，其反饋校正由改進型遺傳算法實現(xiàn)，通過并行混沌算法對控制器參數(shù)Kp，KI，KD進行在線調(diào)整，使之自動適應對象的變化，達到最優(yōu)控制的目的:
　　 再熱汽溫控制系統(tǒng)的仿真研究表明，基于并行混沌優(yōu)化的預測PID控制具有優(yōu)良的動態(tài)和靜態(tài)特性。
　　 5.建立了基于改進型Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的球磨機出力軟測量模型：
　　 (1)基于球磨機工

6、作特性和機理模型分析，對軟測量模型輔助變量進行預選擇;
　　 (2)首次利用易測的差壓信號，通過混沌信息處理技術分析系統(tǒng)非線性機制，為軟測量模型輔助變量個數(shù)的確定提供理論基礎；
　　 (3)通過中間儲倉式球磨機制粉系統(tǒng)試驗研究，建立了基于改進型Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的球磨機出力軟測量模型；
　　 采集現(xiàn)場運行數(shù)據(jù)實現(xiàn)建模和預測表明，所建軟測量模型不僅能預估穩(wěn)態(tài)下球磨機出力，且對動態(tài)過程中球磨機出力的在線估計也切實有效