火电厂锅炉主蒸汽温度智能控制：模糊神经网络与补偿技术

"本文主要探讨了火电厂锅炉主蒸汽温度智能控制的研究，重点在于利用人工智能和机器学习技术解决传统控制方法的局限性。" 火电厂锅炉主蒸汽温度的控制是火力发电过程中至关重要的一环，它直接影响到发电机组的安全与经济效益。由于被控对象存在延迟性，尤其在大型发电机组中延迟更为显著，导致传统的反馈控制策略无法及时响应。同时，随着运行时间的推移，机组工况的变化使得对象动态特性发生变化，其数学模型也随之动态改变，这对传统的控制器提出了挑战。此外，锅炉主蒸汽温度控制还涉及非线性问题，使得控制复杂度进一步增加。 面对这些挑战，研究者们提出了智能控制策略。模糊控制作为一种有效的手段，即使在无法获得精确数学模型的情况下，也能实现良好的控制效果。人工神经网络控制技术则能有效处理时变和非线性的问题，通过对网络的学习能力优化控制。模糊神经网络则是将这两者的优点结合起来，利用神经网络的自学习功能优化模糊逻辑推理规则和参数，以实现对主蒸汽温度的有效控制。在这一基础上，引入补偿机制进一步完善模糊神经网络控制器，提升了控制性能。 为了验证所提出的控制策略，文章使用Matlab进行了仿真实验。实验结果显示，补偿模糊神经网络控制器相比传统方法表现出更优的控制品质。该研究共包括47幅图表，10个表格，引用了48篇参考文献。分类号为TP273+.4，出自河北联合大学的硕士学位论文。 关键词：主蒸汽温度；模糊神经网络；补偿模糊神经网络；Matlab 这篇论文的研究对于提升火电厂的自动化水平，确保锅炉主蒸汽温度的精确控制，以及提高发电效率具有重要理论和实践价值。通过智能控制技术的应用，有望解决传统控制方法面临的诸多难题，为火电厂的运行提供了新的解决方案。