下载文档原格式
模糊控制在锅炉燃烧系统的应用研究
模糊控制是一种基于模糊集合和模糊逻辑的控制方法，它不需要精确的数学模型和精
确的控制规则，能够处理模糊和不确定的信息，并且具有良好的鲁棒性和适应性。
在锅炉
燃烧系统中，模糊控制可以用来控制燃烧的空气流量、燃料流量和燃烧温度。
模糊控制的关键步骤包括建立模糊化输入输出变量、定义模糊规则库、进行模糊推理、进行去模糊化计算和根据反馈调整模糊规则库。
在锅炉燃烧系统中，输入变量可以是炉膛
风量、燃料量和燃烧温度，输出变量可以是燃烧效率和废气排放浓度。
模糊规则库可以根
据经验和专家知识建立，通过对输入变量的模糊化和模糊规则库的推理，可以得到一个模
糊输出，然后进行去模糊化计算，得到实际的输出结果。
在实际应用中，还需要根据反馈
调整模糊规则库，以提高控制效果和系统稳定性。
模糊控制在锅炉燃烧系统中的应用有很多优点。
首先，它可以处理模糊和不确定的信息，能够适应不同的环境和工况。
其次，它对系统的建模要求较低，不需要精确的数学模型，能够快速实现控制。
最后，它具有好的适应性和鲁棒性，在实际应用中能够处理各种
复杂的工业控制问题。
然而，模糊控制在锅炉燃烧系统中的应用也存在一些限制和挑战。
首先，模糊控制依
赖于模糊化处理和模糊规则库的建立，这需要专业的知识和经验，并且难以精确地描述系
统的动态行为。
其次，需要针对不同的工况和环境来设计模糊规则库，这需要大量的实验
和测试工作，极大地增加了系统开发和调试的难度。
此外，模糊控制的响应速度相对较慢，不适合需要快速响应的应用场景。
热风炉优化燃烧设计与研究【摘要】本文针对热风炉在工业生产中的重要性展开研究，通过优化设计与燃烧过程的研究来提高其节能效率和燃烧效率。
首先介绍了研究背景和研究意义，然后详细讨论了热风炉优化设计、燃烧过程优化、节能技术、燃烧效率提升以及排放控制等方面。
研究结果表明，采用先进的技术和方法可以显著提高热风炉的运行效率和环保性能。
未来，可进一步探索更多的燃烧优化方法，并结合新技术实现更大的节能减排效果。
本文对热风炉优化燃烧设计与研究取得了积极成果，为相关领域的进一步发展提供了有益参考。
【关键词】热风炉, 优化设计, 燃烧过程, 节能技术, 燃烧效率, 排放控制, 研究成果, 展望未来, 总结回顾, 燃烧设计, 研究背景, 研究意义.1. 引言1.1 研究背景随着工业技术的不断发展和创新，热风炉优化设计及燃烧过程优化已经成为热门的研究方向。
通过对热风炉节能技术和燃烧过程的深入研究，可以有效提高燃烧效率，减少能源消耗，降低生产成本，同时减少废气排放对环境的影响。
对热风炉优化燃烧设计与研究具有重要的理论和实践意义。
1.2 研究意义研究热风炉优化燃烧设计具有重要的意义。
热风炉作为工业生产中常用的热能设备，其燃烧效率直接关系到生产成本和资源利用效率。
通过优化燃烧设计，可以提高热风炉的燃烧效率，降低能源消耗，从而减少生产成本，提高生产效率。
热风炉的排放控制对环境保护至关重要。
随着环境污染问题日益严重，燃烧过程中产生的排放物对大气质量和生态环境造成严重影响。
通过优化设计燃烧过程，控制排放物的排放量和质量，可以减少对环境的污染，保护生态环境。
研究热风炉优化燃烧设计具有重要的理论和实践意义，对促进工业生产的可持续发展和环境保护具有重要意义。
2. 正文2.1 热风炉优化设计热风炉优化设计是研究的重点之一，通过合理的设计可以提高热风炉的燃烧效率和节能性能。
在热风炉的优化设计中，需要考虑燃烧室的结构和材料，以确保燃烧空间的均匀性和热传导性。
采用模糊控制控制器实现热风炉燃烧控制系统设计引言作为热动力机械的热风炉于20世纪70年代末在我国开始广泛应用，它在许多行业已成为电热源和传统蒸汽动力热源的换代产品。
通过长时间的生产实践，人们已经认识到，只有利用热风作为介质和载体才能更大地提高热利用率和热工作效果。
传统电热源和蒸汽热动力在输送过程中往往配置多台循环风机，使之最终还是间接形成热风进行烘干或供暖操作。
这种过程显然存在大量浪费能源及造成附属设备过多、工艺过程复杂等诸多缺点。
而更大的问题是，这种热源对于那种需要较高温度干燥或烘烤作业的要求，则束手无策。
针对这些实际问题经过多年潜心研究，终于研制出深受国内外用户欢迎的JDC系列螺旋翅片管换热间接式热风炉和JDC系列高净化直接式热风炉。
目前，我国绝大多数热风炉的燃烧控制主要还是采用手动控制，煤气流量和空气流量的大小由人工凭经验手动调节，因此，供热温度波动较大，对热风炉的寿命也有很大影响，并造成煤气的巨大浪费。
传统控制方法主要有比例极值调节法和烟气氧含量串级比例控制法，但是由于不能及时改变空燃比，不易实现热风炉的最佳燃烧，且测氧仪器成本高、难以维护，因此，实际使用效果不太理想；数学模型法能将换炉、送风结合为一体，但由于检测点多，在生产条件不够稳定、装备水平较低的热风炉中不易实现；人工智能方法主要有神经网络和模糊控制，神经网络控制对热风炉燃烧过程有极强的自学习能力，但抗干扰能力较弱，而模糊控制不需数学模型，有较强的抗干扰能力且易于实现，因此尤其适用于热风炉这类难以确切描述的非线性系统。
1 热风炉燃烧控制系统1.1 热风炉的燃烧过程燃烧过程对应着蓄热室的蓄热过程，它分为加热期和拱顶温度管理期。
当拱顶温度上升到一定值后，需要保持拱顶温度维持在这个定值，此时拱顶几乎不再吸收废气的热量，而废气的热量主要被蓄热室中下部所吸收。
从废气管道排出的废气，它的温度比较低时，说明热风炉的热交换效率比较高，反之，热交换效率比较低。
（二 〇 〇 八 年 六 月本科毕业论文 学校代码： 10128 学 号： 041203079题 目：模糊控制在火电厂燃烧控制系统中的应用与研究学生姓名：郝 春 燕学 院：电力学院系 别：动力工程及其自动化专 业：热能与动力工程班 级：热动（电）04-3指导教师：王 胜 捷 副教授郭 锦 涛 讲 师摘要锅炉燃烧系统是火电厂中的一个重要环节。
由于燃烧系统的被控对象是非线性、时变、大死区、多变量耦合的复杂系统，没有确切的数学模型，对其采用常规PID控制难以获得令人满意的控制效果。
在这种情况下，将先进的现代控制理论应用于计算机控制系统中，完善锅炉燃烧控制系统，越来越受到广大电力生产企业的关注。
本文针对火电厂燃烧控制系统进行了理论研究，由动态特性分析，确定被控对象的传递函数。
然后，结合模糊控制的基本理论，经过解决输入量的模糊化、控制规则的建立和输出量的精确化三大问题，在给煤-主汽压力控制系统中引入单模糊控制器，并运用MATLAB中的SIMULINK系统建立常规PID控制系统仿真模型和单模糊控制系统仿真模型，进行仿真试验。
最后，通过仿真结果对比得出：模糊控制器的控制性能总体优于常规PID控制器，它不仅具有良好的动态特性，而且具有较强的环境适应能力。
关键词:火电厂；燃烧控制系统；模糊控制；SIMULINK仿真AbstractThe combustion system of boiler is a kind of important form in modern electric power production. But the controlled object of power station burning system is the complex system of timing change, big lagging and multi-variable coupling, it is difficult to adopt the routine PID to obtain the satisfactory control result, because there is no accurate mathematical model. In the case, adopting advanced modern control theory in computer control system and improving boiler burning system have been concerned by more and more electricity enterprises.This article has conducted the fundamental research in view of the thermoelectric power station combustion control system, and determined the transfer function of controlled object by dynamic analysis. Then, combined with fuzzy control's elementary theory, solve the three problems of determining the input domain ,establishing the fuzzy control rules and converting input parameters to fuzzy data. And in bolier supply coal-main steam pressure control system of power plant using the SIMULINK system of MATLAB establish the conventional PID control system simulation model and Single Degree Fuzzy control system simulation model,then carries on the simulation testing. Finally, we obtains through the simulation result contrast: The fuzzy controller's control performance overall surpasses the conventional PID controller. it not only has the good dynamic characteristic, and has the strong environment adaptiveness.Keyword: fire power station; combustion control system; fuzzy control; The SIMULINK目录第一章绪论 (1)1.1 模糊控制在火电厂燃烧控制系统中应用的意义 (1)1.1.1 火电厂燃烧控制系统优化的必要性 (1)l.1.2 模糊控制应用于火电厂燃烧控制系统中的优势 (2)1.2 火电厂燃烧控制系统的发展概况 (3)1.3 本文所做的工作 (4)第二章火电厂燃烧控制系统的理论基础 (5)2.1 火电厂燃烧控制系统概况 (5)2.1.1 燃烧控制系统的基本任务及特点 (5)2.1.2 燃烧控制系统中控制对象的动态特性分析 (6)2.1.3 燃烧控制系统组成的基本原则 (10)2.2 锅炉燃烧控制系统分析 (11)2.2.1 燃料控制系统 (11)2.2.2 送风控制系统 (13)2.2.3 引风控制系统 (16)第三章模糊控制的理论基础 (18)3.1 模糊控制的发展概况 (18)3.2 模糊控制系统的指标问题 (19)3.3 基本模糊控制器的设计方法 (19)3.3.1 精确量的模糊化 (20)3.3.2 模糊控制器的控制规则 (21)3.3.3 输出信息的模糊判决 (22)第四章火电厂燃烧系统单模糊控制系统的设计 (23)4.1 单模糊控制思想在燃烧系统的提出 (23)4.2 给煤—主汽压力模糊控制器的设计 (23)模糊控制器结构的确定 (23)4.2.2 模糊控制赋值表的确定 (24)模糊控制规则的建立 (24)模糊查询表的建立 (25)4.3 给煤-主汽压力控制系统结构的设计 (26)第五章系统仿真与应用 (26)5.1 仿真技术及仿真软件 (27)5.1.1 MATLAB软件介绍 (27)5.1.2 模糊逻辑工具箱介绍 (27)5.2 仿真研究 (29)5.2.1 输入、输出量的设置 (29)5.2.2 模糊控制规则的设置 (29)5.2.3 用SIMULINK构建系统结构图 (31)5.3 仿真对比 (32)结论 (35)参考文献 (35)谢辞 (38)第一章绪论模糊控制在火电厂燃烧控制系统中应用的意义火电厂燃烧控制系统优化的必要性在电力工业中，火力发电是现代电力生产中的一种主要生产形式。
模糊控制在高炉热风炉控制系统中的应用【摘要】智能控制是我国近年来热风炉燃烧控制的发展方向，其控制决策是采用灵活机动的决策方式，迫使控制朝着期望的目标逼近。
模糊控制理论作为智能控制领域的一个分支，具有广阔的应用前景。
其应用于热风炉燃烧控制，具有良好的鲁棒性和适应性，对热风炉燃烧系统能实现有效的控制。
【关键词】高炉热风炉控制系统;智能控制;模糊控制;模糊控制器0.引言在高炉系统的生产工艺中，热风炉的燃烧控制是一个相当重要的部分。
由于热风炉是一个非线性的、大滞后系统，影响热风炉的因素有很多，并且各种因素相互牵制，因此导致它的控制过程非常复杂，很难用精确的数学模型描述。
用传统的方法建模，使整个控制系统置于模型框架下，缺乏灵活性及应变性，很难胜任对复杂系统的控制。
智能控制是近年发展起来的一类控制方式，它的最大特点在于不需要对象精确的定量的数学模型，现己成为解决热风炉燃烧问题的主要手段[1]。
模糊控制是智能控制的一种，将其应用于热风炉燃烧控制系统，实际经验表明，能实现合理的有效的控制。
本文着重分析了模糊控制系统的最重要的部分一模糊控制器的设计方法。
1.模糊控制系统的基本组成所谓模糊控制，既不是指被控对象是模糊的，也不是指控制器是不确定的，它是指在表示知识、概念上的模糊性。
虽然模糊控制算法是通过模糊语言描述的，但它所完成的却是一项完全确定的工作。
模糊控制系统，定义为凡是采用模糊控制器的系统称为模糊控制系统。
模糊控制系统是典型的计算机控制系统[2]，其基本组成如图1-1：图1-1 模糊控制系统组成图由图1-1可知，模糊控制系统通常由模糊控制器、输入输出接口、执行机构、受控对象和检测与反馈装置等五个部分组成。
控制器是各类自动控制系统中的核心部分。
由于受控对象的不同，以及对系统静态、动态特性的要求和所应用的控制规则或策略相异，可以构成各种类型的控制器。
在模糊控制理论中，采用基于模糊知识表示和规则推理的语言型模糊控制器。
30工业技术1 前言 在轧钢领域由于生产的需求，需要使用加热炉来进行相关产品的生产，而加热炉在这个领域当中是主要的能耗设备之一，在运用加热炉的过程中，如果不能合理的操作会造成能耗的增加，因此对加热炉的相关合理燃烧进行良好的解决，不仅能对轧钢领域的经济效益进行提高，还能有效降低能源的消耗。
随着技术的不断发展，目前在使用加热炉进行燃烧的过程中会采取模糊控制系统来让燃烧达到合理的程度，从而能对加热炉的加热状态进行控制，解决其大惯性、时变的参数复杂和纯滞后的问题。
模糊控制指的是利用模糊数学的相关基本思想以及对理论进行控制的方法。
工程师会对系统的动态进行简化，从而能对其进行更好的控制。
加热炉作为较为复杂的系统，由于其在运转过程中变量较为复杂，因此对模糊控制系统在加热炉燃烧中的应用进行研究具有重要的意义。
2 模糊控制系统的相关设计原理以及过程2.1 相关的设计原理 在模糊控制的系统中，其基本的原理为对专业的技术人员以及优秀的操作员工在现场的经验进行相关的总结，然后从模糊控制的结构中将误差和误差的相关变化率进行选取，将其作为参照并输入，这样就能对一维模糊控制中的动态性能不足的问题进行解决，同时还能对维数过高时控制规则太过复杂的问题进行避免，对较为困难的缺点进行解决。
在通过上述的步骤处理之后，能够将控制过程中所产生的误差和误差的变化率合成成关于模糊量的算法，从而能得出模糊的规则表，将模糊控制中的相关规则进行自适的修正。
2.2 相关的设计过程 在对加热的温度进行控制的过程中，要对温度分为三档来进行控制，三档均热段分别为（1250±10）℃，（1230±10）℃以及（1210±10）℃；而三个加热的段分别为（1230±10）℃，（1190±10）℃和（1150±10）℃。
在加热炉进行预热的阶段没有特定的要求，而在对档位进行相关的选择时要将毛轧主电机中的实际电流作为主要的依据，如果在加热的过程中，电流的数值超过了规定的电流数值范围，则要对温度的档位进行降低；当加热炉中炉膛的压力过高造成炉尾出现冒火的现象，则要选择比较低温的档位。
基于神经网络的热风炉模糊控制算法及应用摘要针对热风炉燃烧控制的特点，将模糊控制思想与神经网络技术相结合，提出了一种基于神经网络的热风炉燃烧模糊控制方法。
该方法针对热风炉系统的复杂性、变量的多样性、强耦合性的特点，应用神经网络对控制参数进行快速学习，通过模糊判断及反模糊控制，解决了热风炉系统过于复杂或难以精确描述的问题。
关键词热风炉模糊控制神经网络智能控制0引言在高炉系统的生产工艺中，热风炉的燃烧控制是非常重要的部分，由于热风炉炉况的复杂性和多样性，采用常规的系统建模分析和控制的方法难以建立精确的数学模型。
近年发展起来了一类智能模糊控制的方法，其最大的特点在于不需要对象精确的定量的参数建立数学模型。
智能控制的核心是控制策略，它采用灵活的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近，因此智能控制成为解决热风炉燃烧问题的主要手段。
笔者采用模糊控制与神经网络相结合的方式建立智能控制系统，实现热风炉燃烧空煤比控制，进而降低钢铁厂的生产成本，节约能源降低能耗.1 热风炉燃烧控制现状现在世界热风炉燃烧控制方式大体分成传统的串级控制、模型控制、寻优控制和模糊控制等几种，其各有优缺点。
传统的串级控制结构简单、成本低，但是对于优化烧炉、自动烧炉显然是不符合要求的。
模型控制方法则具有更大的优势，但是除了数学模型相当复杂外，更需要分析煤气的各种成分的分析器，这种仪器不仅昂贵，还需良好的维护，此外要使数学模型有效，必须依靠完善的基础自动化。
因此，在国内除宝钢以外，很少被采用。
寻优控制主要是针对热风炉拱顶、废气温度的控制，通过气体流量的调节使温度达到设定值，但是由于热风炉复杂性、参数不确定性、滞后和非线性的特点，控制很难达到很好的效果。
在日本钢铁企业得到了广泛应用了模糊控制和神经网络相结合的控制方式，这种控制方式减少了检测元件的投入，并能够达到较高的命中率。
这种系统中模糊控制能够满足热风炉非线性、大滞后、慢时变特性的复杂控制要求，在燃烧工作环境变化其特性也在不断发生变化的情况下，达到比较精确的控制效果。
模糊自适应PID在高炉热风炉控制中的研究
李娜;孙长顺
【期刊名称】《包钢科技》
【年(卷),期】2014(040)002
【摘要】高炉热风炉燃烧过程的温度动态变化和不易实现实时控制的特征,从而使常规的控制策略效果不理想.采用模糊自适应PID算法来实现对于温度的控制,通过仿真结果表明,模糊自适应PID对于温度控制的稳定性、适应性、鲁棒性和抗干扰性能力均比常规的模糊PID控制效果好.
【总页数】4页(P37-39,71)
【作者】李娜;孙长顺
【作者单位】内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010;内蒙古包钢钢联股份有限公司计量管理处,内蒙古包头014010;内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010
【正文语种】中文
【中图分类】TP273+.4
【相关文献】
1.模糊自适应PID控制在高炉TRT系统中的仿真研究 [J], 郭敏
2.混合配置的PLC在邯钢7#高炉热风炉自动控制系统中的应用 [J], 王萍
3.高炉热风炉烟气氮氧化物控制研究 [J], 李小宁
4.Rockwell控制软件在高炉热风炉系统中的应用 [J], 赵楠
5.智能控制技术在750m^3高炉顶燃式热风炉燃烧控制中的应用 [J], 赵红芹;边芳;孟祥斌;乔卫国
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
