【摘 要】
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循环流化床(CirculatingFluidizedBed，简称CFB)锅炉是受到国内外普遍推崇的新一代锅炉。它除了高效节能环保外，还具有负荷调节性好、灰渣可以综合利用等优点，在国内外得到了广泛
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循环流化床(CirculatingFluidizedBed，简称CFB)锅炉是受到国内外普遍推崇的新一代锅炉。它除了高效节能环保外，还具有负荷调节性好、灰渣可以综合利用等优点，在国内外得到了广泛的应用。同时，它的结构比普通锅炉更加复杂，变量之间的耦合更加强烈。要想对其进行有效控制，需要对其进行解耦。
本文研究了逆系统方法对CFB锅炉的解耦控制。基于神经网络的逆系统方法虽然可以建立CFB锅炉燃烧系统的逆模型，但神经网络方法训练参数多、学习时间长，易陷入局部最优的这些局限很难克服。而基于统计学习理论的支持向量机(SupportVectorMachines，SVM)较好的克服了以上局限，利用宝贵的历史数据来逼近其逆模型实现解耦线性化。该方法利用LS-SVM建立CFB锅炉燃烧系统的逆模型；并将其串联在原系统之前，将复杂的多变量系统解耦成多个相对独立的单入单出子系统；为了使其具有更好的自适应性，用单神经元自适应PID作为子系统的线性控制器构成闭环系统。
仿真结果表明：该方法可以建立CFB锅炉燃烧系统准确的逆模型，用单神经元自适应PID作为其线性控制器，可以实现对CFB锅炉燃烧系统的有效解耦控制。
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