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内模控制算法在锅炉烟气脱硫pH值控制系统中的仿真研究

作　者: 刘天元
导　师: 张长胜
学　校: 昆明理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 烟气脱硫 pH值控制 径向基函数神经网络 内模控制
分类号: TP273
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 53次
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内容摘要


我国的燃料结构是以煤炭为主,煤炭生产和消费占能源总量的75%。煤炭燃烧产生的SO2是我国大气污染的主要特征,其中粉尘和酸雨危害最大。由SO2排放所致的酸雨污染危害面积达到国土面积30%以上,并且污染程度还在加剧,直接造成的全国经济损失达上千亿元。目前SO2污染已成为制约我国经济、社会可持续发展的重要因素,控制其污染势在必行。燃煤锅炉烟气脱硫过程中吸收塔内pH值的控制过程是一个典型的非线性和大滞后环节。径向基函数神经网络是一种具有单隐含层的三层前馈网络,它模拟人脑中局部调整和相互覆盖接收域的神经网络结构,具有以任意精度逼近任意连续非线性函数的能力,并且对复杂不确定问题具有自适应和自学习能力。内模控制是一种实用性很强的控制方法,其主要特点是结构简单、模型精度要求较低,对于系统的鲁棒性和稳定性有了极大的改善,并且能消除不可测干扰对系统的影响。本文采用径向基神经网络和内模控制算法来研究脱硫pH值中和过程的控制,探讨了一种适合湿法烟气脱硫应用的方法。通过对吸收塔内脱硫pH值工艺过程的深入研究,分析了吸收塔内浆液pH值的特性。运用基于Hammerstein模型最小二乘辨识方法,得出了相应的数学模型。运用MATLAB仿真方法设计相应的控制器,将径向基神经网络运用到内模控制中,形成了一种先进控制方法,即通过径向基神经网络辨识出内模控制的正向模型和逆向模型,使得内模控制有着更好的自适应能力,加大了内模控制的应用范围。通过对系统的仿真研究,结果表明基于径向基神经网络的内模控制算法对脱硫pH值中和系统这一类非线性、纯滞后的系统具有良好的控制性能、跟踪能力、自适应能力和鲁棒性。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-9
第一章 绪论  9-12
  1.1 选题背景及其意义  9
  1.2 pH值控制的发展与现状  9-11
  1.3 课题来源和研究内容  11
  1.4 小结  11-12
第二章 燃煤锅炉湿法烟气脱硫工艺概况  12-18
  2.1 烟气脱硫系统工艺流程  12-14
  2.2 烟气脱硫系统工艺原理  14-15
  2.3 系统控制过程及参数分析  15-17
    2.3.1 系统控制过程分析  15
    2.3.2 控制过程特性分析  15-16
    2.3.3 系统控制参数分析  16-17
  2.4 小结  17-18
第三章 系统辨识  18-24
  3.1 Hamerstein模型最小二乘法  18-22
  3.2 系统模型辨识  22-23
  3.3 小结  23-24
第四章 RBF神经网络算法研究  24-33
  4.1 RBF神经网络  24-28
    4.1.1 RBF神经网络的结构  24-25
    4.1.2 RBF神经网络的基函数  25-26
    4.1.3 RBF神经网络的训练  26-27
    4.1.4 RBF神经网络与其他前馈网络性能特征比较  27-28
  4.2 RBF神经网络辨识正向、逆向模型  28-32
    4.2.1 正向模型辨识  28-29
    4.2.2 逆向模型辨识  29-32
  4.3 小结  32-33
第五章 基于RBF神经网络的pH值调节系统的内模控制算法  33-51
  5.1 内模控制  33-37
    5.1.1 内模控制的结构  33-35
    5.1.2 内模控制的性质  35-37
  5.2 基于RBF神经网络的非线性内模控制方案  37-44
    5.2.1 正向模型的建立  37-40
    5.2.2 逆向模型的建立  40-42
    5.2.3 滤波器的建立  42-44
    5.2.4 系统控制方案  44
  5.3 仿真结果分析  44-50
    5.3.1 内模控制与PID控制效果对比  44-45
    5.3.2 滤波器参数对系统输出的影响  45-46
    5.3.3 系统抑制扰动能力  46-50
  5.4 小结  50-51
第六章 总结与展望  51-53
  6.1 总结  51
  6.2 前景展望  51-53
致谢  53-54
参考文献  54-57
附录A 攻读学位期间发表的论文  57
附录B 主要参与的科研项目与课题来源  57

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 自动控制、自动控制系统
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