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600MW超临界锅炉过热汽温反馈补偿神经网络逆控制  
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【会议录名称】 中国自动化学会控制理论专业委员会B卷 , 2011 年
【作者】 马良玉; 盖银平; 史振兴;
【英文论文作者】 MA Liangyu; GE Yinping; SHI Zhenxing Department of Automation; North China Electric Power University; Baoding 071003; P.R.China;
【作者单位】 华北电力大学自动化系;
【会议名称】 第三十届中国控制会议
【英文会议名称】 The 30th Chinese Control Conference
【会议地点】 中国山东烟台
【主办单位】 中国自动化学会控制理论专业委员会
【学会名称】 中国自动化学会控制理论专业委员会
【关键词】 超临界锅炉; 过热汽温; BP神经网络; 逆控制; 反馈补偿;
【英文论文关键词】 Supercritical Boiler Unit; Superheated Steam Temperature; BP Neural Network; Inverse Control; Feedback Compensation;
【论文摘要】 为改善超(超)临界机组过热汽温控制效果,针对其喷水减温系统,提出一种基于神经网络逆模型的过热汽温反馈补偿控制方案.文中采用具有时延的BP神经网络构建汽温系统逆模型;通过分析超临界锅炉结构和运行特性,确定神经网络模型的输入和输出参数;运用大量的宽范围变工况历史运行数据完成模型的训练和校验.基于训练好的神经网络逆模型,通过引入过热汽温实时反馈,自动调整神经网络输入参考值,由神经网络实时计算控制输出,为一、二级喷水减温系统原控制器输出提供补偿信号,改善过热汽温控制品质.该方案通过MATLAB编程并与600MW超临界燃煤机组仿真系统进行实时通讯,进行详尽的仿真试验.结果表明该控制方案可极大改善超临界锅炉过热汽温的控制品质.
【英文论文摘要】 To improve the control quality of the Superheated Steam Temperature(SST) of a supercritical boiler unit,in view of the multi-stage water-spray desuperheating system,this paper presents an error feedback compensation control scheme based on neural network(NN) inverse process models.A time-delay BP neural network is used to model the superheater system.With analysis of the boiler construction and operation characteristic,the inputs and outputs of the NN models are determined.Two NN inverse models are establis...
【基金】 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(09MG21)
【更新日期】 2012-02-07

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