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【6h】

热电厂化学水处理控制系统设计与实现

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声明

1 绪论

1.1 课题的研究背景及意义

1.2 热电厂化学水处理控制系统国内外研究现状和发展趋势

1.3 化学水处理中加药控制系统的研究和现状

1.4 主要工作内容和论文安排

2 化学水处理系统工艺和控制要求

2.1 化学水处理系统概述

2.2 化学水处理系统工艺流程和控制要求

2.3 本章小结

3 化学水处理控制系统的设计

3.1 化学水处理控制系统的总体设计

3.2 化学水处理控制系统的硬件配置

3.3 化学水处理控制系统的软件设计

3.4 监控系统人机界面设计

3.5 本章总结

4 加药系统智能控制策略的研究

4.1 加药过程的分析

4.2 自动加药控制系统

4.3 模糊控制原理

4.4 BP神经网络

4.5 模糊神经网络

4.6 T-S模糊神经网络

4.7 基于T-SFNN的加药控制系统

4.8 系统的仿真研究

4.9 本章小结

5 总结与展望

5.1 本文主要研究工作总结

5.2 工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果

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摘要

在电厂的生产过程中,水担负着传递能量和冷却介质的作用。由于江河水中存在很多会对设备造成损害的杂质,因此化学水处理系统是火电厂锅炉系统中一个很重要的组成部分。化学水处理系统高质、高效的运行是火电厂锅炉安全和高效的运行的前提条件。如何使化学水处理控制系统安全、高效的运行十分重要。
  本文以华能荆门电厂的实际项目为工程背景,首先分析了电厂化学水处理控制系统的工艺流程,并叙述了相关的控制要求,按照控制要求完成了电厂化学水处理控制系统的总体设计和相关的硬软件配置,采用西门子的S7-400PLC和ET200M等进行了控制层的设计。采用STEP7编程软件完成了相关控制程序的编写。控制层与监控层之间通过以太网进行通信。采用WinCC组态软件完成了监控层的软件设计。
  其次,研究了火电厂的给水加药系统,由于系统具有时滞、非线性等特点,并且难以建立数学模型,传统PID控制效果并不理想。模糊控制对非线性、时滞、难以建立数学模型等系统有较好的控制效果和鲁棒性。但是模糊控制的模糊规则是依据专家经验来设计的,不一定非常完整,且需要较长时间来根据人工经验调整,并且不具有自学习调整模糊规则适应环境变化的能力。而神经网络虽然具有较好的自学习、自适应能力和容错性强等特点。但是在对于具有一定规则的知识,神经网络无法利用这些先验知识来对网络进行训练。想到将两个智能算法融合,使系统在更好利用经验规则实现较好控制效果的同时能根据环境的变化不断的学习。从而使系统具有较好的自适应能力和鲁棒性。
  最后设计了基于T-S模糊神经网络的加药控制器,并通过仿真对比检验了T-S模糊神经网络静态性能和动态性能,得出T-S模糊神经网络对非线性和时滞的给水加药系统具有较好的控制效果。

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