锅炉燃烧控制研究：预测自校正算法的应用

"该文档主要研究了在大数据背景下，如何运用高级控制算法来改善工业锅炉燃烧系统的性能。通过深入研究和现场实验，论文提出了加权广义预测自校正控制器(GPC)和具有比例积分结构的广义预测自校正控制器(PIGPC)这两种算法，以应对锅炉燃烧系统的非线性、紧耦合、大滞后和强干扰问题。" 在文中，作者首先分析了当前工业锅炉控制的现状和挑战，指出传统的控制算法难以达到理想的控制效果和高效的自动化运行。为了提高燃烧效率和节约能源，作者引入了先进的控制策略。具体来说，燃烧控制系统被划分为两个回路，每个回路都采用受控自回归平移平均过程(CARIMA)模型进行描述。这种模型能够有效地处理可测扰动，减少其对被控变量的影响，并降低不同回路之间的相互作用。 接着，作者对比了GPC与PIGPC的性能，通过添加白噪声并利用时变遗忘因子法进行参数估计的仿真，以检验控制器的适应性和鲁棒性。仿真结果表明，这两种控制器在锅炉燃烧系统的控制中表现出良好的性能，能够在一定程度上克服传统算法的局限性，为实际应用提供了理论支持。 论文还探讨了自适应系统的鲁棒性和收敛性，这在确保控制系统的稳定性和可靠性方面至关重要。此外，双机通讯技术的集成为现场安全高效的控制运行提供了硬件保障。 这篇硕士论文的研究对于工业锅炉的自动化控制领域具有重要的学术价值和实际应用潜力，它提出的新控制策略有助于提升燃烧效率，节约能源，同时也为工业生产带来了显著的经济效益和社会效益。关键词包括广义预测控制、自校正、燃烧控制、工业锅炉以及鲁棒性，这些关键词突出了研究的核心内容和技术焦点。