鍋爐燃燒系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運行參數(shù)優(yōu)化

　　2摘要建立了個鍋爐燃燒系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)參數(shù)優(yōu)化模型。該模型利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要物理量之間的關(guān)系，在約束條件下反映鍋爐的運行條件，優(yōu)化目標(biāo)是追求能源消耗量最小。給出了優(yōu)化模型的罰函數(shù)法求解算法，介紹了該模型的結(jié)果同底層自動控制系統(tǒng)進行連接的方式，并給出了個實際的應(yīng)用例子。理論計算和實際使用明該模型有相當(dāng)?shù)木���，可以顯著提高系統(tǒng)的能源利用率。

　　氧含量控制回路設(shè)定值氧含量控制量引風(fēng)擋板開度爐膛負(fù)壓控制回路設(shè)定值爐膛負(fù)壓控制量送風(fēng)擋板開度主蒸汽壓力控制回路設(shè)定值主蒸汽壓力控制量給煤量燃燒系統(tǒng)底層控制回路鍋爐燃燒系統(tǒng)的運行狀態(tài)直是人們關(guān)心的有關(guān)能源利用和環(huán)境保護的問。由于鍋爐燃燒過程中各個物理量之間存在著強非線性關(guān)系，不易得到系統(tǒng)多的文獻(xiàn)對鍋爐燃燒系統(tǒng)的自動控制進行討論，討論的重點在兩個方面，其是追求運行的優(yōu)化效果，許多自動控制的新理論都曾經(jīng)在這個問上進行過嘗試3478；其是如何使得鍋爐自動控制系統(tǒng)能夠長時間穩(wěn)定運由于鍋爐運行的絕大部分時間是處在穩(wěn)定狀態(tài)，影響鍋爐燃燒系統(tǒng)節(jié)能效果的主要因素是它在穩(wěn)定狀態(tài)的工作是否良好。如果鍋爐穩(wěn)定在經(jīng)濟燃燒的狀態(tài)，其經(jīng)濟指標(biāo)就能得到保證。因此鍋爐自動控制系統(tǒng)的任務(wù)就是要保證在各種擾動作用的情況下使系統(tǒng)調(diào)節(jié)在最優(yōu)的狀態(tài)2.基于這個認(rèn)識，本文將鍋爐燃燒控制系統(tǒng)設(shè)計為級控制系統(tǒng)，底層的控制系統(tǒng)回路保證各種主要指標(biāo)穩(wěn)定在設(shè)定值上，而設(shè)定值則由上級的優(yōu)化系統(tǒng)進行計算設(shè)置。

　　鍋爐燃燒控制系統(tǒng)的底層控制回路的選擇有多種方式。通過分析，本文針對主蒸汽壓力氧含量爐膛負(fù)壓個主要參數(shù)實施自動控制，并著重解決控制系統(tǒng)設(shè)定值即鍋爐穩(wěn)態(tài)運行參數(shù)的優(yōu)化問。文中給出了鍋爐燃燒系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)接上頁通過采用擴散硅壓力傳感器，結(jié)合定的采樣裝置硬件及軟件處理，實現(xiàn)了密度的靜態(tài)測量，對糖溶液密度的實際測量證明此方法可行有效。它為密度測量提供了個新的方案。由于擴散硅壓力傳感器測量無可動部件，溫漂小，響應(yīng)速度快，具有杠桿平衡式及矢量式等老式壓力傳感器無可比擬的優(yōu)點。在此工作流動溶液動態(tài)特性，采用多傳感器的信息融合軟計算技術(shù)，實現(xiàn)擴散硅壓力式密度的動態(tài)測量是需進步研究的問。

　　運行參數(shù)的模型和模型求解算法，利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述了鍋爐燃燒系統(tǒng)中的主要物理量之間的關(guān)系，這些關(guān)系作為優(yōu)化模型的約束條件，使得模型能夠模擬鍋爐的運行，從而可以獲得較高精度的優(yōu)化結(jié)果。整個系統(tǒng)的優(yōu)化控制1.

　　1鍋爐燃燒系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)優(yōu)化模型鍋爐燃燒系統(tǒng)的主要物理量是給煤量引風(fēng)量送風(fēng)量主蒸汽流量主蒸汽壓力煙氣氧含量以及爐膛負(fù)壓等。從燃燒系統(tǒng)看，給煤量引風(fēng)量和送風(fēng)量是鍋爐穩(wěn)態(tài)優(yōu)化，給出底層控制系統(tǒng)設(shè)定值。使用離線優(yōu)化算法得到基本結(jié)果，然后結(jié)合經(jīng)驗使用IFTHEN規(guī)則，進行在線設(shè)定。g 1王樹國。雙法蘭差變送器測量液體密度的設(shè)計要點。

　　煉油化工自動化，1992 2王家楨。傳感器與變送器。北京清華大學(xué)出版社，3何立民。單片機應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計。北京北京航空航天大學(xué)出版社，1990 4李秉操。單片機接口技術(shù)及其在工業(yè)控制中的應(yīng)用。陜西陜西電子出版社，19915華南理工大學(xué)。制糖工業(yè)分析。北京中國輕工業(yè)出出量，主蒸汽流量是系統(tǒng)要適應(yīng)的變化量，無法預(yù)先確定。鍋爐燃燒系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)優(yōu)化就是要確定合適的輸入量，使得鍋爐燃燒系統(tǒng)在提供足夠的主蒸汽流量并保持主蒸汽壓力恒定的條件下最經(jīng)濟燃燒，即使得燃燒系統(tǒng)的能源消耗最小。

　　鍋爐穩(wěn)態(tài)優(yōu)化模型的形式化描述如下min！

　　該模型的具體求解算法如下求無約束極值問模型2的最優(yōu)解；則取35+1=1035，令55+轉(zhuǎn)第步，否則停止迭代。

　　模型求解的結(jié)果，是在給定的主蒸汽流量下，使得鍋爐主蒸汽壓力穩(wěn)定，同時使得鍋爐燃燒系統(tǒng)消耗最小的給煤量送風(fēng)量引風(fēng)量的值，即鍋爐燃燒系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)參數(shù)的優(yōu)化值。

　　2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型123分別為送風(fēng)量引風(fēng)量和給煤量的單位價格；123分別為送風(fēng)量引風(fēng)量和給煤量，是模型的決策變量；是蒸汽壓力，它是123和負(fù)荷的函數(shù)。函數(shù)2，3是個用56神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別引風(fēng)量的最小最大限制，分別送風(fēng)量的最大最小限制模型1的約束條件由兩部分構(gòu)成，其是關(guān)于決策變量給煤量引風(fēng)量和送風(fēng)量的范圍約束，即該約束在模型中的作用是模擬鍋爐系統(tǒng)運行。在主蒸汽流量定的情況下，選擇決策變量的取值時要保證鍋爐主蒸汽壓力在定范圍內(nèi)。

　　模型1是個有約束的線性優(yōu)化模型。為了求解，將其轉(zhuǎn)換為如下形式3，6=2，8分別是罰函數(shù)系數(shù)。

　　min的含義同模型1.

　　模型2是個無約束最小化問，它將模型1數(shù)系數(shù)3，的取值將隨著出現(xiàn)非可行解的次數(shù)增加。

　　在鍋爐燃燒系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)優(yōu)化中要用蒸汽壓力恒定來鍋爐的運行狀態(tài)。而影響主蒸汽壓力的因素很多，在燃燒系統(tǒng)方面主要是給煤量送風(fēng)量引風(fēng)量。

　　在不同的負(fù)荷下即不同的主蒸汽流量，相同的燃燒系統(tǒng)輸入產(chǎn)生的主蒸汽壓力也是不同的，所以還要考慮主蒸汽流量的影響。

　　由于主蒸汽壓力和給煤量送風(fēng)量引風(fēng)量以及主蒸汽流量的關(guān)系是個非線性關(guān)系，本文采用個層56神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來描述。具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是個410101的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第層是輸入層，第層是輸出層，第和第層是中間層。設(shè)第7層7接權(quán)系數(shù)為9，9，=入輸出變換關(guān)系為建立主蒸汽壓力同主蒸汽流量給煤量送風(fēng)量引風(fēng)量之間關(guān)系的模型就是要訓(xùn)練這個層的56神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使得它的輸入輸出關(guān)系滿足實際的輸入輸出關(guān)系。本文采用的訓(xùn)練方法為反向傳播5ack Pcopagation學(xué)習(xí)算法。米用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原因是它具有較好的泛化功能。具體的學(xué)習(xí)算法如下設(shè)給定=組輸入輸出樣本為則取擬合誤差的代價函數(shù)為所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)就是調(diào)整它的權(quán)重，使得其代價函數(shù)最小基本的56算法可以成如下時間鍋爐實際運行耗煤按照優(yōu)化參數(shù)計算耗煤節(jié)能率上述基本算法的缺點是收斂速度慢局部極小。

　　對此可采用變步長方法改進收斂速度慢的問。變步當(dāng)連續(xù)兩次迭代的梯度方向相同時，明下降太慢，可增加學(xué)習(xí)率；如果學(xué)習(xí)率太大，連續(xù)兩次梯度方向相反，明修正過頭，則減少學(xué)習(xí)率。

　　3優(yōu)化模型的應(yīng)用及結(jié)論使用情況明這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建立主蒸汽壓力模型時可達(dá)到相當(dāng)高的精度。2是實際測量值與模型估計值的殘差，可其誤差很小。統(tǒng)計檢驗明，估計值的均值與測量值的均值相等，誤差的方差為0.04.需要指出的是在進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時，要對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行無因子化處理。本文使用的無因子化方法是最大值去除法。

　　化計算估計的耗煤量�？梢钥闯鲇嬎憬Y(jié)果有大約6+左右的節(jié)能率。實際運行中操作人員按照我們優(yōu)化結(jié)果做指導(dǎo)，節(jié)能率大約在23+.

　　立了個描述氧含量與給煤量送風(fēng)量引風(fēng)量和主蒸汽流量之間關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上根據(jù)模型計算得到的。從該值的變化趨勢看，顯然同經(jīng)驗研究的結(jié)論是符合的，即當(dāng)負(fù)荷主蒸汽流量下降時，為保證鍋爐經(jīng)濟燃燒，其煙氣氧含量要上升1.

　　可通過再建立個爐膛負(fù)壓與給煤量送風(fēng)量引風(fēng)量和主蒸汽流量之間關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，計算出最優(yōu)的爐膛負(fù)壓，再加上上面提到的氧含量，就可以確定底層控制系統(tǒng)的給定值了。具體實現(xiàn)方法是將優(yōu)化結(jié)果和運行中的些安全限幅要求結(jié)合起來，組成個IFTHEN規(guī)則庫，實時設(shè)定控制系統(tǒng)給定值。

　　個很有吸引力的思路是建立在線的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器，通過實時的模型辨識優(yōu)化，產(chǎn)生控制系統(tǒng)設(shè)定值，這是下步的研究方向。

　　在基于鍋爐正常工作數(shù)據(jù)建立系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上比較容易地獲得鍋爐穩(wěn)態(tài)運行的優(yōu)化值。而鍋爐燃燒系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)優(yōu)化的結(jié)果又可以進步用作為人工或者自動控制的參考值。實踐明該模型的結(jié)果符合實際生產(chǎn)情況，取得了顯著的節(jié)能效果。

　　1金以慧，方崇智。過程控制。北京清華大學(xué)出版社，3鄭懷林，葉樺，陳維南。工業(yè)鍋爐燃燒系統(tǒng)分級智能控制。工業(yè)儀與自動化裝置，199921618石兆�；痣姀S鍋爐燃燒過程模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計及應(yīng)用。自動化儀，1999932355孫增圻。智能控制理論與技術(shù)。北京清華大學(xué)出版6運籌學(xué)教材編寫組。運籌學(xué)。北京清華大學(xué)出7鄭德忠。實現(xiàn)鍋爐優(yōu)化燃燒的新型控制方優(yōu)化結(jié)果案。自動化儀，1998.3主蒸汽流量主蒸汽壓力引風(fēng)開度送風(fēng)開度給煤量煙氣氧含量8周以琳。鍋爐燃燒系統(tǒng)優(yōu)化控制及實現(xiàn)方噸小時法。工業(yè)儀與自動化裝置