循环流化床燃烧系统的神经元解耦控制方法研究

摘要

循环流化床锅炉(CFBB)作为高效、低污染、燃料适应性广、负荷调节性能好的洁净燃煤技术,已经得到广泛的运用,正在成为燃煤技术的主力军,但其燃烧过程具有高度的非线性、时变和大滞后及多变量耦合等复杂特性。本文给出了一种由神经元和静态解耦网络相结合的针对火电厂循环流化床燃烧系统的控制方案,将解耦网络与神经元PID控制结合起来,使智能PID专门作用于控制上,而将解耦的工作由解耦网络来承担,可发挥二者各自的优势。本文给出了系统仿真和现场运行实验相关数据和结果分析。现场运行实践表明,采用该方案后,燃烧安全稳定,各主要参数控制在允许范围内且优于行业标准,效果十分显著。