流化床锅炉LSSVM-GPC协调控制方法研究

"基于LSSVM-GPC的流化床锅炉多变量协调控制方法 (2013年)" 本文探讨了一种应用于流化床锅炉控制的新型策略，即基于最小二乘支持向量机广义预测控制（LSSVM-GPC）。流化床锅炉是一种复杂的工业设备，其运行过程中涉及多变量、强耦合和大滞后等特性，这些特性对控制系统的性能提出了挑战。传统的控制方法可能难以应对这些复杂性，因此研究者提出了LSSVM-GPC方法来改善控制品质。 首先，作者在深入研究流化床锅炉机理模型的基础上，运用LSSVM算法对流化床模型进行辨识。LSSVM是一种非线性建模工具，它能够处理非线性关系和高维数据，尤其适合描述流化床锅炉这类非线性动力学系统的行为。通过LSSVM得到的决策函数被转化为广义预测模型，从而可以预测未来的输出，帮助控制器做出更准确的决策。 对比实验表明，LSSVM预测模型在描述流化床锅炉的输出特性方面表现出色，能有效地滤除测量噪声，提高控制精度。然而，对于流化床锅炉的多变量预测控制，可能会遇到病态矩阵问题，导致控制不稳定或者调节量频繁变化。为解决这些问题，研究者采用了关联分析法，设计了基于LSSVM-GPC的流化床协调控制策略。 通过仿真结果，可以证实这种结合了LSSVM-GPC的协调控制方法能显著提升锅炉负荷响应的快速性和稳定性。同时，它还能保持床温的稳定，避免调节量的频繁变动，这不仅有利于提高系统的能效，还实现了优化控制的目标，对于节能减排具有积极意义。 关键词涉及到流化床技术、机理模型、支持向量机和协调预测控制，这些都是本文研究的核心内容。这项工作为流化床锅炉的控制提供了新的理论基础和技术手段，对于实际工业应用中的流化床控制系统优化具有重要价值。