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    开题报告-基于MATLAB的锅炉气温神经网络控制|锅炉开题报告

    时间:2020-03-26 09:08:31来源:小小文档网本文已影响

    开题报告 电气工程及自动化 基于MATLAB的锅炉气温神经网络控制 一、综述本课题国内外研究动态,说明选题的依据和意义 1.过热汽温控制系统和神经网络控制现状 我国目前电站锅炉中燃煤炉占有最大比重,锅炉是生产蒸汽的设备,过热蒸汽温度的高低对电厂的安全性和经济性有着显著的影响,它成了锅炉运行的重要指标之一。火电厂机组的控制已从较早的手动控制、就地控制,发展为了自动控制、集中控制。火力发电占我国发电总量的70%以上,而我国主要应用的是从80年代中期开始普及的分散控制系统,它具有功能强、可靠性高、灵活性好、维护和使用方便、性价比高等优点。目前我国的热工技术属于中上水平,能够满足并保证系统的安全运作。

    神经网络控制是从20世纪80年代的中后期开始发展起来的横跨多个领域的新型信息处理技术。它具有大规模并行、自组织、自适应、自学习和高度的容错性。神经网络在系统建模、控制中的应用已经引起了相当程度的重视并取得了一定的成果。它的优势体现在能够以任意精度逼近任意非线性映射,同时融合定量与定性的数据,且可以和传统的控制方法做适宜的结合。到目前为止,我国在人工神经网络与控制上取得了众多的研究成果,例如结合人工神经网络与 PID控制,形成船舶柴油发电机转速神经网络控制系统;

    控制系统中神经网络控制器与 PID控制器相结合, 经过神经网络控制器的不断学习, 控制器获取船舶柴油发电机转速系统的动态逆模型。陈恩伟在《机器人末端臂惯性参数辨识的人工神经网络方法》一文中,采用人工神经网络方法分析了机器人操作臂末端连杆惯性参数辨识的原理及数学模型, 提出了一种与传统神经网络问题不同的惯性参数辨识方法, 使神经网络的结构与权值具有明确的物理意义, 解决了获取样本难的问题。可见将神经网络技术应用于过热汽温控制系统有良好前景。

    2.汽温过热控制系统和神经网络控制的展望 对于汽温过热控制系统的研究,国内外广大专家学者和现场工作人员关注的热点问题是在过热汽温控制历程中,对于具有大延迟、工况变化对模型参数有较大影响的过热汽温对象,如何稳定、快速、准确地对其进行有效的控制。近年来,不论是控制系统结构本身还是控制器的设计都有不小的进展,对更好的控制过热汽温及锅炉的安全、经济运行起到了很大的推动作用。提高机组运行的安全可靠性和经济性是今后过热系统的发展方向。

    一个时期以来,自动控制工作者面临着控制对象越来越难和控制系统要求越来越高,迫切要求提高系统智能化的两大难题。神经网络源于对人体大脑神经的模拟,具有很强的适应能力、自学习能力和逼近任意非线性连续函数的特性。这一特点使神经网络在自动控制领域引起了极大关注。

    神经网络用于控制虽然有很大优势,但还存在一些有待研究解决的问题,主要有现行的学习算法收敛速度太低,分布式并处理方式的网络内部机理并不清楚,泛化能力不足 ,所以神经网络作为智能控制的一个分支,常与传统控制相结合,其能够更成功地处理各种不确定的、复杂的、不精确的和近似的控制问题。

    神经网络技术具有很高学术理论意义和实际应用价值。结合传统控制和神经网络的优点 ,能够有效地利用人的经验知识 ,更好地提高系统的智能性 ,从而更好地应用于现代工业过程的控制。

    3.课题说明及选题的意义 随着我国经济的断发展,电力事业的发展速度也得到了空前的提高。火电厂参数和容量的不断提高和扩大使得提高设备的可靠性和运行的经济性成为了重要的问题。近代锅炉对过热汽温的控制是十分严格的,允许变化范围一般为额定汽温±5。C。汽温过高或过低,以及大幅度的波动都严重影响锅炉的安全和经济性,这就要求其对应的控制系统有较强的调节性、容错性、精确性和对被控对象参数的自适应性并具有一定的自学习能力。

    出于以上的原因,我认为将神经网络控制技术应用于锅炉的气温控制有着十分必要的现实意义和良好的应用前景。

    二、研究的基本内容,拟解决的主要问题:
    熟悉控制系统的数学建模方法和过程,掌握应用神经网络控制理论来进行锅炉气温控制的方法。

    以电厂的锅炉过热蒸汽温度控制系统为研究对象,熟悉其工作原理,并建立起数学模型;
    了解神经网络的理论基础,并应用神经网络控制理论实现对过热气温的控制,并实现MATLAB仿真。

    三、研究步骤、方法及措施:
    1.接受任务、收集资料、完成调研,完成开题报告、文献综述、外文翻译。

    2.研究锅炉过热蒸汽温度控制系统的对象特性,并完成其数学建模。

    3.熟悉神经网络控制理论,掌握其设计方法。

    4.应用神经网络控制理论进行锅炉过热蒸汽控制器的设计。

    5.完成MTALAB仿真,并完成论文初稿。

    四、参考文献 [1]边立秀,周俊霞等.热工控制系统[M].北京:中国电力出版社,2002. [2]孙庚山,兰西柱.工程模糊控制[M].北京:机械工业出版社,1995. [3]李遵基.热工自动控制系统[M].北京:中国电力出版社,1997. [4]王满稼.热工自动控制系统[M].水利电力出版社,1985:25~27. [5]李旭.过热汽温的动态特性与控制.动力工程,2007,27(2):199~203. [6]吴麒.自动控制原理[M].北京:清华大学出版社,1995. [7]费峻涛,鲍远律,朱民等.神经网络控制的应用和发展[J].自动化与仪表.1998,13(2):1~2. [8]冯明琴.自动控制的发展[J].与现状攀枝花大学学报.2000,17(1):82~86. [9]吴文听.神经网络研究现状[J].甘肃科技纵横.2006,35(4):35~36. [10]胡一倩,吕剑虹,张铁军.模糊控制在锅炉热工控制中的应用简介及研究前景[J].工业控制计算机.2002(4):25~27. [11]邱东强,涂亚庆.神经网络控制的现状与展望.http://www.cnki.net.2001 [12]郭兴华.模糊神经网络控制在锅炉汽温系统中的应用和研究[D].燕山大学,2009. [13]杨涛,高伟,黄树红.基于Matlab的锅炉过热汽温模糊控制系统仿真[J].华中科技大学学报(自然科学版).2003,31(4):64~65. [14]尚福海.基于人工神经网络的锅炉控制研究[J].http://www.cnki.net.2008.5 [15]陈建勤,吕剑虹,陈来九.模糊控制系统的现状与发展[J].广州自化.1995,16(49):7~13.

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