【摘 要】
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循环流化床锅炉燃烧系统因其出色的燃料适应性、污染物排放低和燃烧利用率高等优点,现已被电力和供暖行业大量采用。然而,循环流化床锅炉燃烧参数之间存在强耦合性和长滞后性,各参数受系统中其它因素的影响较大,表现出强烈的非平稳性。面对复杂的循环流化床锅炉燃烧过程,常规的PID控制已经无法较好地实现锅炉的自动控制以达到无人值守的目标,因此,研究循环流化床锅炉燃烧系统对实现锅炉燃烧系统的自动控制具有重要意义。本
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循环流化床锅炉燃烧系统因其出色的燃料适应性、污染物排放低和燃烧利用率高等优点,现已被电力和供暖行业大量采用。然而,循环流化床锅炉燃烧参数之间存在强耦合性和长滞后性,各参数受系统中其它因素的影响较大,表现出强烈的非平稳性。面对复杂的循环流化床锅炉燃烧过程,常规的PID控制已经无法较好地实现锅炉的自动控制以达到无人值守的目标,因此,研究循环流化床锅炉燃烧系统对实现锅炉燃烧系统的自动控制具有重要意义。本课题根据某热源厂实际需求,结合先进控制算法及软硬件,实现循环流化床热水锅炉燃烧系统自动控制,本文主要工作如下:（1）建立循环流化床热水锅炉简化模型。以某热源厂循环流化床热水锅炉为研究对象,研究了热水锅炉燃烧系统的工艺流程并分析了热水锅炉燃烧系统的内部结构。针对循环流化床热水锅炉燃烧系统结构的复杂性,通过分析锅炉燃烧的主要子模块,将多变量复杂的燃烧系统简化为三输入三输出的模型,其输入特征变量分别为给煤量、一次风量和引风量,所对应的输出特征参数分别为出水温度、烟气含氧量和料层温度。（2）研究循环流化床热水锅炉燃烧系统模型辨识。针对锅炉燃烧系统的影响因素较多,传统的机理建模法无法建立准确的数学模型,设计了基于北方苍鹰优化算法的长-短时记忆神经网络对锅炉燃烧系统的简化模型进行辨识。仿真结果表明,与长-短时记忆神经网络相比,基于北方苍鹰算法优化的长-短时记忆神经网络能够更加精确的辨识模型。（3）研究循环流化床热水锅炉燃烧系统控制方法。针对传统的PID控制在锅炉燃烧系统中控制效果差,选择将广义预测控制应用在循环流化床热水锅炉燃烧控制系统中。结合基于北方苍鹰算法优化的长-短时记忆神经网络预测模型,建立改进的隐式多变量广义预测控制模型。基于仿真平台对常规的PID控制和改进的隐式多变量广义预测控制进行对比,验证了本文设计的隐式多变量广义预测控制器的优越性。（4）实现循环流化床热水锅炉燃烧控制系统整体设计。选择西门子S7-410作为分布式控制系统的中央处理器来搭建硬件系统,进行原理图设计和下位机程序编写。采用C#语言设计上位机客户端,客户端界面划分不同的功能模块,完成锅炉燃烧系统的整体开发,实现系统无人值守。
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