焦炉控制中的前馈-反馈神经网络智能控制策略

本文以某焦化厂1#和2#焦炉集散控制系统的发展为例，探讨了智能控制技术在优化焦炉燃烧控制中的应用。主要采用了前馈反馈控制策略，这是一种结合了预测性和纠正性的控制方法。前馈控制部分是通过建立物料燃烧和焦化过程的热平衡模型，计算出预估的偏差量，这种实时的调整可以快速且直接地调整供气量，从而实现对焦炉燃烧过程的精确管理。 核心的前馈环节利用物理模型，确保了对系统动态的深入理解，使得控制器能够预先预测可能的偏差，减少了实际运行中的滞后效应。而反馈控制则利用了BP神经网络自适应控制技术，这是一种基于人工智能的控制方法，其优点在于能够自我学习和适应环境变化，无需人工手动调整参数。BP神经网络通过训练，能捕捉到焦炉生产过程中的复杂非线性关系，从而提供更加精准的补偿信号。 在MATLAB这样的高级编程环境中，作者实现了BP神经网络的自适应控制算法，通过模拟和实验验证了这种方法的有效性和可行性。通过这种方式，不仅提高了焦炉的燃烧效率，还降低了对人工干预的需求，增强了系统的稳定性和灵活性。 本文的工作将模糊推理、推理合成规则、还原性以及蕴涵算子等理论与实际的焦炉控制问题相结合，展示了如何通过智能控制技术提升焦炉操作的智能化水平，并为其他工业领域的控制优化提供了新的思路。对于那些关注生产过程优化、尤其是化工和能源行业的人来说，这篇文章具有重要的参考价值。