CFB锅炉(Circulating Fluidized Bed Boiler,简称CFB锅炉)作为高效、低污染、燃烧适应性广、负荷调节性能好的洁净燃煤技术,受到人们的青睐,正在成为燃煤技术的主力军.由于其燃烧系统具有非线性、多变量耦合、参数时变以及大惯性、大延迟等特点,常规闭环控制对此类对象难以获得满意效果.本文主要针对CFB锅炉燃烧系统中的主蒸汽压力和床温控制的特点,采用智能控制策略,为这一问题的解决提供了新的思路. 首先,本文深入研究CFB锅炉的结构和工艺流程,在此基础上总结CFB锅炉燃烧系统各个部分的数学模型,以及基本控制量.以CFB锅炉为对象的动态建模仿真实验和理论研究,为智能控制应用于CFB燃烧系统提供了依据.根据现场控制的实际情况,本文主要对CFB锅炉燃烧系统中的主蒸汽压力控制回路和床温控制回路进行了研究:在主蒸汽压力控制回路中保留了传统的P1D控制回路,采用模糊控制算法根据人工经验在线的调整PID控制参数来满系统的非线性要求;在床温控制中,考虑到影响床温的因素较多,且各因素相互影响,因此在床温控制回路中引入了具有强大自学习能力的神经网络,同时考虑到神经网络对微小偏差的不敏感,又引入了PI控制环节,构成了神经网络与PI的复合控制器.实验仿真表明,这两种控制器与传统控制方法相比具有较好的控制效果. 其次,运用OPC技术,在CFB锅炉DCS控制系统中实现智能控制算法.在实现控制算法的过程中,遵守算法模块化的原则,脱离了组态环境的限制,利用VC编译的算法程序通过OPC接口嵌入DCS中,具有较强的通用性和移植性. 最后,就所完成的课题做出总结,分析了当前研究工作的不足,并对今后的发展及研究方向进行了展望.