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锅炉燃烧控制系统具有强耦合、多干扰、典型非线性的特点，长沙曙光电子管厂采用PID(比例、积分、微分)控制系统对其20T／h锅炉进行自动控制，实际效果很不理想。本文对此提出了一种“理论＋经验”的混合智能控制方法，将传统PID控制、前馈控制、专家控制相结合，把三种方法的简便性、可靠性、抗扰动快速性、灵活性融为一体，发挥各自的长处。在发挥混合智能控制系统的优势的同时，针对控制系统的控制难点，并在前馈控制中加入串级控制，以进一步提高锅炉的可操控性和热效率。本文采用问题定义、可行性分析、需求分析、概要设计、详细设计、编码及测试、运行及维护的瀑布式开发模型，按照软件工程的方法完成系统的开发。利用C++面向对象程序设计语言，采用Visual C++6.0作为开发工具，完成实时控制算法的优化。然后对监控软件重新进行设计，进一步完善人机界面，重新编写参数控制子系统、报表子系统、和系统的帮助文档。最后用InstallShield软件发布了“锅炉燃烧控制系统”的安装包，抽取系统运行所需的动态链接库文件，方便系统在没有安装可视化开发环境的Windows系统上运行，并为用户提供可定制安装的程序。系统还对未来条件成熟时增加远程控制子系统和双机热备子系统做了可行的方案，作为系统硬件升级时的参考。系统投入使用后，运行情况良好，各项指标均达到了客户的需求，为企业创造了良好的经济效益和社会效益。

关键词：锅炉燃烧优化控制瀑布模型软件工程

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锅炉燃烧优化控制系统的设计与实现

锅炉燃烧优化控制系统的设计与实现

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作者：刘向英电子科技大学

学位级别：硕士

随着我国经济的快速发展,电力工业对自动化控制系统要求越来越高。在锅炉的燃烧过程控制中,全过程的自动化控制系统可保证送风量与给粉量的最优配比,使锅炉燃烧的过程始终维持在最佳工作点,实现经济性燃烧。由于锅炉的燃烧运行过程是一... 详细信息

随着我国经济的快速发展,电力工业对自动化控制系统要求越来越高。在锅炉的燃烧过程控制中,全过程的自动化控制系统可保证送风量与给粉量的最优配比,使锅炉燃烧的过程始终维持在最佳工作点,实现经济性燃烧。由于锅炉的燃烧运行过程是一种干扰众多和耦合的复杂系统过程,具有控制参数时变、非线性、死区大及大滞后等问题,且燃烧过程中的燃用煤存在煤种复杂、种类不一及低位发热值差异大等问题,如果应用一般PID控制和传统的燃烧控制方案则无法得到良好的控制效果。因此,建立适应现代化的电站锅炉燃烧优化控制系统,找到一种控制方式,使得锅炉燃烧过程在不同负荷、不同工况、不同扰动的条件下都能保证处于最佳状态,并且保证其经济性,使各项损失最小,进而对锅炉进行各项经济性和热损失的计算,使锅炉在不同负荷和内外存在扰动的时候仍然可以保证最优状态具有重要意义。本文以锅炉燃烧的控制系统为研究对象,针对锅炉燃烧控制系统中给粉控制系统、送风控制系统和引风控制系统进行研究。针对现有燃烧控制系统的设计需求和存在的问题,分别对锅炉燃料量控制系统、锅炉燃烧送风量系统和锅炉燃烧引风量控制系统进行了设计,在此基础上提出了锅炉燃烧过程的这三个主要系统的优化控制方案,并根据控制方案研究了锅炉燃烧系统协调优化控制策略,并对锅炉燃烧控制系统参数优化的效果进行了检验和验证;最后,本文详细介绍了DCS系统,并在DCS系统中对锅炉燃烧优化控制的各个方面如何编程组态进行详细说明,对锅炉燃烧优化控制系统的各子系统进行了DCS的软硬件实现,验证了本文各方法的有效性。随着电力工业的高速发展,锅炉燃烧过程优化调节与节能降耗具有较大发展空间,我国在锅炉燃烧过程优化理论、方法和技术上还需不断提升,为更好的提高锅炉运行经济性,带动电力企业的整体运行水平提供支持。

关键词：锅炉燃烧过程控制变氧量反馈优化系统设计

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工业锅炉燃烧过程的稳态优化模型

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无锡轻工大学学报（食品与生物技术） 2001年第5期20卷 518-521页

作者：徐玲徐礼国须文波邹斌江南大学通信与控制工程学院江苏无锡214036

建立了一个以能源成本最低为目标、采用神经网络模拟约束条件的工业锅炉燃烧过程稳态优化模型 .介绍了该模型的罚函数法求解算法 ,并给出了一个应用实例 .理论计算和实际使用表明 ,该模型有相当的精度。

关键词：锅炉燃烧稳态优化模型神经网络罚函数

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燃煤锅炉燃烧调整试验方法

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1974年

作者：西安热工研究所东北电力局技术改进局编

燃煤锅炉燃烧调整试验方法

ISBN: (纸本)7

燃煤锅炉燃烧调整试验方法

关键词：燃煤锅炉锅炉燃烧调整

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改进NSGA-Ⅱ算法在锅炉燃烧多目标优化中的应用

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计算机应用研究 2013年第1期30卷 179-182页

作者：余廷芳王林彭春华南昌大学机电工程学院南昌330031 华东交通大学电气与电子学院南昌330013

提出改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用,优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型... 详细信息

提出改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用,优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题,在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。优化结果表明,改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解,是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具,同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较,其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。

关键词：多目标优化锅炉燃烧 NSGA-Ⅱ BP神经网络 Pareto解集

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