基于软测量的CFB-FGD过程脱硫剂推断控制策略的研究

摘要

我国燃煤发电在电力供给中占80％以上，以煤为主的能源消耗结构导致了S02大量排放，对我国生态环境产生了严重的影响。节约资源，减少污染物排放是我国急需解决的重要问题之一。为研究开发出技术可行、指标较高、工程改造量不大、施工周期较短、投资合理的具有我国自主知识产权的燃煤电厂循环流化床烟气脱硫(CFB-FGD)技术，本文以国家“十五”重点攻关课题“CFB-FGD设备自动控制技术的研究与开发”为基础，对CFB-FGD过程脱硫剂的控制策略进行研究。 本文首先介绍了CFB-FGD的机理、工艺以及控制系统的现状。通过对CFB-FGD机理及工艺的分析，提出了CFB-FGD过程脱硫剂的推断控制策略。由于脱硫剂主要根据反应器出口SO<,2>的浓度来控制其加入量，而SO<,2>浓度直接测量较为困难，且存在一定的滞后，因此本文提出了采用软测量的方法进行SO<,2>浓度的实时测量。通过对软测量技术和人工神经网络的研究，对反应器出口SO<,2>浓度建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的软测量模型，并采用增量校正法对软测量模型进行在线校正。仿真结果表明本文利用RBF神经网络建立的模型满足工程应用的要求。最后对推断控制器进行设计，本文采用的是仿人智能控制算法。通过对仿人智能的基本理论以及控制器设计方法的深入研究，设计了仿人智能推断控制器，并将其与常规PID控制器进行比较。结果表明，本文所采用的仿人智能控制(HSIC)算法无论是动、静态性能，还是抗干扰能力均优于ITAE指标最优的常规PID控制。 通过对RBF神经网络软测量模型和仿人智能推断控制器的仿真分析，证明了本文提出的推断控制策略符合工程应用的标准，为该方案在CFB-FGD过程脱硫剂控制回路中的应用奠定了基础。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1我国SO2污染现状

1.2烟气脱硫技术的现状

1.2.1国外烟气脱硫技术现状

1.2.2国内烟气脱硫技术现状

1.3 CFB-FGD过程控制简介

1.4推断控制策略简介

1.5本文的主要工作

第二章循环流化床烟气脱硫技术

2.1流态化技术概述

2.2 CFB-FGD基本原理

2.3循环流化床烟气脱硫装置

2.3.1烟气循环流化床主体

2.3.2气固分离装置

2.3.3雾化喷嘴

2.3.4加料和回料系统

2.4循环流化床烟气脱硫工艺

2.4.1德国Lurgi公司的循环流化床烟气脱硫工艺

2.4.2德国Wulff公司的回流式烟气循环流化床工艺

2.4.3丹麦F.L.Smith公司的气体悬浮吸收烟气循环脱硫工艺

2.5本章小结

第三章反应器出口SO2浓度的软测量

3.1软测量技术简介

3.1.1软测量技术基本原理

3.1.2软测量建模方法

3.1.3软测量的工程设计

3.1.4影响软测量性能的因素

3.2人工神经网络简介

3.2.1人工神经网络的起源和发展

3.2.2径向基函数(RBF)神经网络概述

3.2.3径向基函数(RBF)神经网络的学习方法简介

3.3反应器出口SO2浓度软测量的实现

3.3.1辅助变量的选择

3.3.2数据采集与预处理

3.3.3 RBF神经网络软测量模型的建立

3.3.4软测量模型的校正

3.4本章小结

第四章CFB-FGD过程脱硫剂的推断控制

4.1仿人智能控制理论概述

4.1.1仿人智能控制的基本思想

4.1.2仿人智能控制的基本概念

4.2仿人智能控制器的设计

4.2.1仿人智能控制器算法分析

4.2.2仿人智能控制器设计步骤

4.2.3控制器运行控制级设计

4.2.4控制器参数校正级设计

4.3脱硫剂的推断控制

4.3.1推断控制器的设计

4.3.2控制器参数的在线自整定

4.4推断控制的仿真研究

4.4.1 MATLAB/SIMULINK软件简介

4.4.2仿真结果及分析

4.5本章小结

第五章结论与展望

5.1结论

5.2展望

参考文献

致谢