300MW循环流化床锅炉主蒸汽温度系统辨识

摘要

利用最小二乘法和BP神经网络方法对某电厂300MW循环流化床锅炉主蒸汽温度对象分别进行建模。建模是通过MATLAB的系统辨识工具箱和神经网络工具箱提供的多种函数来实现的。基于最小二乘法的ARX模型适用范围窄，对于非线性对象的建模精度低；而BP神经网络辨识方法用于循环流化床锅炉主蒸汽温度对象动态建模，无论在精度上和快速性上都达到了一定的要求。建模结果表明：BP神经网络辨识方法用于循环流化床锅炉主蒸汽温度对象动态建模是一种可行的方法。