神经网络专家系统在脱硫控制系统中的应用

摘要

顺序控制是电厂各系统主要控制手段之一，它的连贯进行，要求各步的完成信号(主要是设备状态反馈信号)及时、无误地送达，否则将导致步序中断等控制故障。但是，通讯故障、卡件坏点或逻辑坏点等意外事件都有可能导致反馈信号不能及时到位。神经网络与专家系统是两种技术较成熟、应用较广泛的智能控制手段，神经网络专家系统结合两者之长，已被成功地应用于许多领域中。本文利用神经网络专家系统分析设备状态，使控制系统能够不直接依赖状态信号而获知设备状态。并结合实际，利用OPC通讯技术，实现本系统与PLC的实时通讯。最后，通过修改PLC控制逻辑，将预测所得状态值用于系统控制。

目录

文摘

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声明

第一章 绪论

1.1引言

1.2 PLC技术及其在脱硫系统中的应用现状

1.3神经网络专家系统在顺序控制中的应用

1.4本文研究目的及结构安排

1.5本章小结

第二章 主要理论知识概述

2.1神经网络理论

2.1.1神经网络发展与运用

2.1.2神经网络原理

2.1.3 BP神经网络

2.2专家系统

2.2.1专家系统的概念和发展

2.2.2专家系统的一般构成

2.2.3专家系统的搭建

2.3神经网络专家系统

2.3.1神经网络专家系统的原理

2.3.2神经网络专家系统的结构

2.3.3神经网络专家系统的优势

2.4本章小结

第三章 石灰石磨制系统控制部分

3.1湿法脱硫工艺

3.2脱硫控制系统

3.3磨制系统

3.4参考量选择

3.5本章小结

第四章 神经网络专家系统在磨制系统中的应用实例

4.1系统总体设计思路

4.1.1知识获取和存储

4.1.2推理和解释

4.2.网络训练

4.3预测实例

4.4网络的更新

4.5本章小结

第五章 系统集成与自适应逻辑控制的实现

5.1 OPC技术

5.2 iFIX与Matlab实时通讯的实现

5.3自适应控制的实现

5.4本章小结

第六章 结论与展望

参考文献

致谢

在学期间发表论文和参加科研情况