一种锅炉燃烧系统的新型优化算法

摘要：

在锅炉燃烧系统中,大纯时延、煤种多变、蒸汽负荷频繁变化是链条炉难以进行良好燃烧控制的主要原因。本文提出了非线性延迟系统的延迟时间参数的神经网络辨识方法,将神经网络大延迟系统的时间辨识与基于神经网络的模型预测相结合,利用蚁群算法寻优PID控制器参数,用于对锅炉仿真燃烧系统的控制。仿真结果表明,此方案对非线性大纯时延系统的控制具有控制速度快,鲁棒性能好等优点。

关键词： 延迟时变系统 延迟时间辨识 模型预测 蚁群优化算法 锅炉燃烧系统 神经网络辨识

作者: 杨佳 许强 曹长修

作者单位: 重庆大学自动化学院 重庆 400030 重庆工商大学计算机科学与信息工程学院 重庆 400067

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007年首届仪表、自动化与先进集成技术大会

会议地点: 重庆·云南丽江

会议语种:中文

页码: 679-683

在线出版日期: 2007-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）