基于神经网络的锅炉控制系统设计

摘要

锅炉,作为火电厂、供暖系统、工业工矿等众多行业中的主要能源转换设备,在工业发展史中有重要的地位,但锅炉系统普遍存在非线性、多扰动、负荷变动及燃烧产物污染等问题.本文通过对锅炉系统的工艺流程的分析,在深入研究径向基函数后,提出了锅炉蒸汽压力控制方案,研究分析RBF神经网络技术的学习训练方法,运用它高精度无限逼近非线性函数的特性,设计并运用RBF-PID控制器,该控制器能够根据输入波动进行内部参数的自适应调整,这种成熟的在线控制系统很大程度上改善了锅炉控制系统目前存在的问题.