BPNN改进PID算法的CFB锅炉主汽温控制

作     者：张静 陈国茹 ZHANG Jing;CHEN Guo-ru

作者机构：山西大学自动化与软件学院太原030013 

基　　金：山西省煤基重点科技攻关项目(MD2016-02) 350MW超临界CFB机组深度调峰协调控制优化研究(01250119050033) 

出 版 物：《电力学报》 (Journal of Electric Power)

年 卷 期：2020年第35卷第4期

页      码：369-376页

摘      要：CFB机组发电流程中,过热器出口的主蒸汽温度是锅炉安全经济稳定工作的标准之一。主汽温对象是具有大延迟、大惯性且模型不精确的时变非线性控制对象,常见的串级PID控制系统很难达到高精度的控制质量。BP神经网络(BPNN)具有自主学习能力强、学习速度快的优点,将BPNN与PID算法进行结合,设计改进PID算法的CFB锅炉主汽温控制系统,通过MATLAB/Simulink进行模型搭建与仿真。结果表明,BP改进PID算法的控制系统具有比常规串级PID控制更加快速、稳定、准确的控制效果。

主 题 词：CFB锅炉 主汽温控制 串级PID控制 BPNN改进PID算法 MATLAB仿真 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 080201[080201] 

D　O　I：10.13357/j.dlxb.2020.049

馆 藏 号：203989890...