神经网络在锅炉燃烧控制中的应用

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神经网络在锅炉效率计算中应用

多层神经网络的工作原理是先将输入信号传输到下一层节点，经作用函数处理后再将该节点的输出信息向下一层节点传输，到信号传输到输出层节点为止。出层节点上的输出信息直输
《业控制计算机｝０２年第２工２１５卷第１０期
神经网络在锅炉效率计算中应用
ＡｐｌａｉｎｆＮｅｒｌＮｅｗｏｋｆｒＣｏｐｉｔｏｕａｔｒｏｍｐｕｉｇＥｆｉｎｙｏｏｌｒｃｏｔｆｃｅｃｆＢｉｎｉｅ
ｅｉｅｎｙｆｈｂｏｌｉｄｉｃｕｓｄｈ．ｅｆｃｉｃｏｔｅｉｅｒｓｓｓｅｔｅｎＴｈｎｕｍｅｒｌｘａｐｌｏｃｏｐｕｉｇｈｅｆｃｅｙｆｈｂｌｂｅｏｎｅｕａｉｅｍｅｆｃａｍｔｔｅｆｉｎｃｏｔｅｏｉｎｉｅｒａｓｄｎｒｌ
本学习算法主要有反向传播算法（ａｋＰｏａａｉｎＡｇ — Ｂｃｒｐｇｔｌｏｏｒｈ，称Ｂｉｍ简ｔＰ算法）Ｐ算法是一种误差反向传播算法。早在。Ｂ
１７９４年，ＷｅｏＰ・ｂｓ就提出了ＢＰ学习理论。９５年，ｕｌｒ１８Ｒｍｅｈｔａ和Ｍｃｌｌｎ等领导的研究小组进一步发展了ＢＣｅｌｄａＰ理论，现实
了隐层神经网络学习的功能。
用具有复杂非线性映射能力的神经网络进行锅炉效率的计算。

基于人工神经网络的燃煤锅炉热效率预测研究

基于人工神经网络的燃煤锅炉热效率预测研究近年来，能源利用效率成为全球关注的焦点之一。

燃煤锅炉是我国最主要的工业热源，其关键在于保证燃烧的“三真”即真气、真火、真空气比的同时提高燃烧效率。

针对燃煤锅炉的控制方案优化，预测燃煤锅炉的热效率成为了重要的研究方向。

1. 燃煤锅炉的基本原理和问题所在燃煤锅炉是燃烧燃料来产生蒸汽、热水等热源用于供应的设备。

在燃煤锅炉的燃烧过程中，煤粉混合空气形成煤气，进入燃烧室后经过反应，产生高温烟气，将水中的低温热转化为高温蒸汽，最终输出所需的热能。

然而，燃煤锅炉在燃烧过程中存在以下几个问题：1) 锅炉内部温度不均匀，导致传热效率低下。

2) 燃烧产品与水汽混合后的烟气中含有大量的氮氧化物和硫氧化物，容易产生污染。

3) 锅炉燃烧产生的二氧化碳排放对于环境的影响较大。

以上的问题导致了燃煤锅炉受到了环境和效率的双重压力。

2. 人工神经网络的基本原理人工神经网络（artificial neural network，简称神经网络）由大量人工形成的神经元组成，用于模拟人脑神经元之间的信息传递过程。

其基本原理是通过模拟神经元之间的相互作用，实现信息的处理和转换。

神经网络具有较好的处理非线性问题的能力，具有良好的适应性和泛化能力。

对于预测复杂非线性系统，神经网络具有良好的效果。

3. 基于人工神经网络的燃煤锅炉热效率预测方法基于神经网络的燃煤锅炉热效率预测方法，需要选取适当的神经网络模型、确定输入输出变量及其数量、选择合适的参数和优化算法、进行模型训练与测试、最终建立神经网络模型。

首先，需要确定输入输出变量及其数量。

输入变量可以包括燃煤的属性、进口温度、压力、流量等，输出变量为燃煤锅炉的热效率。

其次，需要选取合适的神经网络模型。

在神经网络模型中，常用的有传统的前向神经网络、径向基神经网络、反向传播神经网络等。

每个模型的应用场景不同，可以根据具体问题选择合适的神经网络模型。

然后，需要选择合适的参数和优化算法，进行模型训练与测试。

基于参考模型神经网络的锅炉燃烧系统控制

ｔｒｒｏｏｓａｔ．Ｈｏｖｒｄｒｎｉｒｃｍ— ｅｓａｅｓｍｅｃｎｔｎｓｗｅｅ，ｕｉｇｂｌｏｏｅｂｓｉｇｔｅｍｏｅ’ ｄｌｙｔｎａａｅｅｓａｅｕｔｎ，ｈｄｌｅａｉｓｍｅａｄｐｒｍｔｒｒ
的延迟时间的方法，将神经网络大延迟系统的辨识与基于模型预测的神经网络控制策略相结合，用于对具有变可
化参数或不确定性延迟时间的非线性大延迟系统的控制，同时，１ｈ条炉作为研究对象进行仿真，真结果以０／链ｔ仿
表明这种神经网络模型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：神经网络控制；链条炉；延迟时变系统；延迟时间的辨识；型预测模
（ｏｌｐ，ｕｌｙａｄａａｔ）ｔｅｍａｈｍａｉｃａ’ ｔｅｑａｉｎｉｌｋｅｃ，ｈｔｅｔｓｙｔｒｅ —
ｃｌｅｔｎｃｎｂｕｌｂｍｅｍｅｈｄ（．．ｓｐａｒｌｉａｅｂｉｙｔｔｏｉｅｔａｏｔ￣－ｅ
维普资讯
第２卷第３５期
Ｖｏ．５．１２Ｎｏ．３
西华大学学报・自然科学版
Ｊｕｎｌｆｉｕｉｅｓｙ・ＮａｕａＳｉｃｏｒａｏｈａＸＵｎｖｒｉｔｔｒｌｃｎｅｅ
２００６年５月
ｐｏｅｓｔｅｏｔｏｐｒｒｎｅｗｉｅｅｃｎｅｒｃｓ，ｈｃｎｒｌｅｆｍａｃｌｂｄｓｅｄｄｏｌ
Ｂｃｕｅｄｌｙｓｅｉｅｎｃｅｆｉｎｆｅｕ — ｅａｓｅａｔｐｄｈｄｓｉｏｆｉｅｔｏｑａｃｔｎｔｅｉｅｔｉｔｎｏｉｅｒｓｓｅ ’ ｄｌｙｔｍｅｉ，ｈｄｎｉｃｉｆｌａｙｔｍｓｅａｉｏｆａｏｎｃｎｕｗｏｌｙｒｄｐｉｅｌｅｒｕｉｎｔｒａｓｔａｅｓａａｔｎａｎｔｅｗｏｋ．Ｎｅ— ｅｖｉｔ

神经网络算法在炉温控制中的应用研究

神经网络算法在炉温控制中的应用研究炉温控制是现代工业生产中非常重要的一个环节，因为温度的控制能够保障生产工艺不受影响，产品质量稳定，损耗降低，耗电量降低等多种意义。

而在过去，人们进行炉温控制时常常需要凭借经验和手动调节。

然而，随着高智能技术的发展，越来越多的工业生产开始引入计算机技术和智能算法，神经网络算法也逐渐成为炉温控制领域的研究热点。

本文将探讨神经网络算法在炉温控制中的应用研究。

一、神经网络算法的工作原理神经网络算法是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它模拟了神经元之间的信息传递过程。

神经元接收到刺激信息后，会产生电信号并向周围的神经元传递，形成网络。

神经网络算法的基本组成部分是“神经元”，它们之间相互连接，并根据输入信号的反馈来调整各自的链接权重，最终输出结果。

神经网络算法有以下几个主要特点：1. 神经网络算法具有自适应性。

神经网络能够根据不断变化的环境或数据，不断调整神经元之间的链接强度，从而达到不断优化结果的目的。

2. 神经网络算法能够处理非线性问题。

由于神经网络具有非线性的激活函数，它能够处理比较复杂的非线性问题，如图像识别、语音识别等。

3. 神经网络算法具有“记忆功能”。

只要数据被输入到神经网络中，那么神经网络就会对这些数据进行“学习”，并用所“学习”的知识来处理新的数据。

二、神经网络算法在炉温控制中的应用由于炉温控制涉及到多个复杂的参数，如炉温、燃料消耗量、风门开度等，因此炉温控制的过程既需要人工经验，也需要科学技术的支持。

神经网络算法具有自适应性和记忆功能等特点，因此在炉温控制中有着广泛的应用。

1. 神经网络算法在炉温预测中的应用神经网络算法能够根据炉内的多个参数，如燃烧室温度、燃料消耗量、燃烧空气量等，提前预测炉温的变化情况。

通过对神经网络网络进行训练，可以输出预测的炉温值，以便工作人员根据预测值来调整参数，从而达到控制炉温的目的。

该方法具有较高的实时性，能够较好地预测炉温变化的趋势，提高了炉温控制的精度。

BP神经网络PID控制器在热油锅炉温控中的应用

（School of Mechanical Engineering，Hebei University of Science and Technology，Shijiazhuang 050018，Hebei，China）
Abstract: The PID control algorithm based on BP neural network was introduced，combining with multi- mode control theory，BP neural network PID controller was applied to the temperature control of hot oil boiler. The neural network PID was compared with the ordinary PID control. The results show that the method has the characteristics of small overshoot，short time and good robustness，which makes up for the shortcomings of conventional PID in the boiler temperature control，such as the parameters is difficuit to be adjusted. This control strategy is applied to the temperature control of hot oil boiler，and the self-control system of the boiler is constructed to make the boiler in the best combustion state and ensure the safe and economical operation of the boiler.

模糊神经网络自适应控制在循环流化床锅炉燃烧控制系统中的应用研究

滞后时间常数。这些参数随工况变动而改变。当锅炉负荷在２％～０％变化时，５１０以上各参数的变化范
围为：：４￣０：１０３０：６￣０；ａ０６；６￣０；０１０基本保持在２左右。０Ｓ
其中，为由隶属度函数值组成的向量。
收稿日期：２１－２２００１—８
在锅炉运行过程中，燃料量变化的同时，送风量（一次风量和二次风量）与引风量同时协调变化，这时的燃料量的变化代表锅炉燃烧率变化，即
燃烧率扰动。
当燃烧率扰动且汽轮机采用液压调速时，循环流化床锅炉汽压被控对象的现场辨识动态特性例：
该控制器不但可以适应被控对象的变参数运行工况，而且可以实现循环流化床锅炉燃烧过程主汽压力与床层温
度的解耦。仿真试验和现场应用结果证明，本文提出的模糊神经网络控制器对循环流化床锅炉燃烧过程具有良好的控制效果。
循环流化床锅炉燃烧过程是一个多变量耦合、参数时变、后时间大的被控对象。在现有的控制滞方式中，一般以串级ＰＤ控制系统为主，虽然这Ｉ种控制对确定工况下的系统有较好的控制效果，但难以适应由于工况改变而引起的模型参数变化时
１被控对象模型
１１汽压被控对象数学模型．
跃，很多学者提出了不同的控制方法。比如文献
［】提出了模糊．经元ＰＤ解耦补偿控制应用于３牢中Ｉ燃烧控制系统，实现了系统解耦，是控制效果以但

人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用

人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用摘要：电站锅炉燃烧优化控制可以提升燃烧效率，有利于降低锅炉运行成本，减少污染物排放，对电力生产优化具有重要的意义。

随着人工智能技术在工业生产中应用日益广泛，人工智能技术也为电站锅炉燃烧优化提供了更多有利条件，人工智能技术当中人工神经元网络系统、模糊控制算法、遗传算法等技术能够进一步优化电站锅炉系统，有助于解决锅炉燃烧中燃料性质多变、非限定动态建模等问题，可基于多目标对锅炉运行进行优化，提升锅炉运行质量。

关键词：人工智能技术；电站锅炉；燃烧优化电站锅炉是进行能源转化的重要条件，是电力生产的关键设备，电站锅炉燃烧优化不仅能够提高工作效率，也保证了电力生产的质量，能够为国民经济发展提供更好的条件。

电站锅炉结构庞大、运行条件复杂，运用的燃料性质多变，在实际运行中需要控制的参数较多，常规的数字化控制技术难以对锅炉高效低耗燃烧进行有效优化。

近年来人工智能技术的应用日渐广泛，通过人工神经元网络、模糊控制、遗传算法等先进技术，可以对电站锅炉设备的各项参数进行精准分析，科学控制，有助于帮助电站锅炉完成燃烧优化目标，提高其工作效率。

一、人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的作用1、自动识别煤质燃料是电站锅炉燃烧优化中需要重点分析的部分，电站锅炉具有燃料性质多变的特点，不同燃料的燃烧特性不尽相同，在进行燃烧优化时需要对燃料进行有效分析，保证燃烧质量。

人工智能技术在电站锅炉的煤质分析中有良好的应用价值，通过人工智能技术可以实现煤质的自动辨别，在短时间内快速分析燃料性质，做好燃烧特性的研究，从而解决锅炉燃料性质多变带来的问题[1]。

人工智能技术与传感器等技术条件相结合，能够识别不同煤质，结合煤质的具体特点进行燃烧优化控制，提高燃烧效率，控制污染物排放，有效提升锅炉燃烧的质量。

2、模型自适应更新电站锅炉燃烧是非线性动态过程，其燃烧变化与结构、参数、初始值、系统输入相关，条件与范围的变化都会对锅炉燃烧造成不同程度的影响，因此常规的线性建模、稳态模型往往难以对其进行有效控制。

人工智能技术在锅炉燃烧优化中的应用分析

人工智能技术在锅炉燃烧优化中的应用分析在锅炉燃烧的过程中锅炉的效率通常和氮氧化物排放量的影响因素有很大的相似性，但是二者之间还是存在着一定的矛盾。

因此在锅炉运行的过程中一定要对锅炉的热效率和氮氧化物的控制指标优化方案予以高度的关注和重视，只有这样，才能更好的保证锅炉燃烧的质量和水平。

当前我国的经济和科技都有了非常显著的提升，所以在这样的情况下也出现了人工智能技术，这项技术的应用也使得锅炉运行质量和运行效率有了非常显著的提升。

1 锅炉燃烧优化的技术由于人工智能技术在锅炉燃烧优化中能够有效提高机组运行效率，降低燃料成本，并能够降低锅炉NOx 排放，因此受到采暖企业的普遍关注。

燃料在锅炉的炉膛中燃烧释放热能，经过金属壁面传热使锅炉中的水转化成具有一定压力和温度的过热蒸汽。

人工智能化燃烧优化技术能够有效提高锅炉燃烧的效率并减少污染。

从锅炉燃烧优化技术角度看，锅炉燃烧优化技术可以分为三类：第一类通过在线检测锅炉燃烧的重要参数，指导运行人员调节锅炉燃烧，这类燃烧优化技术目前在国内占据着主导地位。

第二类燃烧优化技术是在DCS 的基础上，作为锅炉运行的监督控制系统，通过采用先进的控制逻辑、控制算法或人工智能技术，实现锅炉的燃烧优化。

随着先进控制和人工智能技术的逐步成熟和在工业上成功的应用，这类燃烧优化技术发展迅猛。

第三类燃烧优化技术在设备层面，通过对燃烧器、受热面等的改造实现锅炉的燃烧优化调整。

上述三类技术在实际中各有优点和应用，但其中第二类技术成为很多企业首选的燃烧优化技术。

我国经济发展逐渐从粗放型转入集约型，对锅炉的燃烧不仅要追求经济效益还要实现安全性及环保性。

20世纪70年代测量技术的改进有效促进煤炭燃烧效率的提高。

先进的燃烧优化技术是煤炭消耗降低的重要原因之一人工智能技术应用于锅炉燃烧优化中，着重针对我国锅炉的燃烧特点进行了研究。

应用人工智能神经网络技术设计的燃烧优化控制系统，主要功能是以提高锅炉热效率和降低NOx 排放为目标的稳态优化。

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中图分类号：Ｐ８Ｔ１３文献标识码：Ｂ
Ａｐｉａｉｎｆｎｕｒｌｎｅｗｏｋｉｂｏｌｒｐｌｔｏｏｅａｔｒｎｉｅｃ
ｃｍｂｕｔｏｏｒｌｏｓｉｎｃｎｔｏ
ＪＡＱｕｎ。０Ｊ－ｕＺＡｏＸｅｆｎＩａＧＵｉｎ，Ｈｕ・ｇｙｅ
图１燃烧过程控制系统示意图
Ｏ前言
火电厂大型单元机组是一典型的多变量输入、出、输多于扰、非线性和强耦合的复杂系统，负荷和主蒸汽压力控制相互依赖、互制约，虑到锅炉和汽轮机联合运行的特点，须相考必使它们保持协调的运行方式，机组尽快适应电网负荷变化使的同时，证主蒸汽压力不超出允许范围。由于机组动态又保
ｅｌｎｓａｄｅｍｕａｉｎ．ａａｌｚｓｓｎｈｓｚｄｄｔｌｔｏｎｙｅｙｔｅｉｅａａ。
引风
Ｋｅｒｓ：ｃｙＷＯｄｏｍｂｓｉｎ：ｅａｅｗｏｒｓ：ｉｌｔｎｕｔｏｎｕｒＩｎｔｋｓｍｕａｉｏ
（．ＥｇｎｅｉｇＳｈｏｆｔｎｉｅｓｔ，Ｄｔｎ１ｎｉｅｒｃｏｌｏｇＵｎｖｒｉｎｏＤａｙａｏｇ
０７０３０３。Ｃｈｎａ；．ＴａｈｎＭｉｅｏｎｍｅｏｐ，ｉ２ｓａｎ的安全经济运行。燃烧控制）系统必须使引风量与送风量相配合，以维持一定的炉膛压力。上述三项控制任务是密切相关的，常用三个子控制系通
ＭＰＤＩＮＮ神经网络控制方案基础上，现场运行数据为依据，不同以在负荷下用了ＭＡＴＡＢ软件对锅炉燃烧系统进行仿真研究。经过利Ｌ建模仿真得出的数据综合分析，果表明，ＰＤＮ神经网络在锅炉结ＭＩＮ燃烧系统应用上有一定价值。关键词：烧；经网络；真燃神仿
摘要：炉燃烧过程的控制是火电厂最重要的过程控制。本文在采用锅
荷、滑压运行还是定压运行）是的不同而有所区别，其任务有以下几个方面：１主蒸汽压力的变化反映了锅炉产生的蒸汽量与汽机消）耗的蒸汽量相适应的程度，烧控制系统根据主蒸汽压力的燃变化情况，相应改变燃料的供应量，以改变锅炉产生的蒸汽量，维持主蒸汽压力在允许范围内，并尽可能稳定。２当燃料量改变时，）必须相应的调节送风量，持最佳空保燃比，以保证燃烧过程的经济性。
日廑周塞日
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１７ —０１２１：１００ｏ：０３６／．ｓ．６１１４．０００．２ｓ
仪器仪表用户
神经网络在锅炉燃烧控制中的应用
贾权，郭计云，赵雪峰
（．山西大同大学工学院，山西大同０７０；．同煤集团塔山煤矿，山西大同０７０）１３０３２３０３
统：燃料（主蒸汽压力）调节系统、送风量（空燃比又称风煤比）调节系统和引风量（炉膛负压）调节系统分别调节三个调节量（燃料量曰送风量、、和引风量Ｆ，）以维持三个被调量（主蒸汽压力Ｐ过剩空气系数理、、炉膛压力Ｐ）的稳定。三个控制系统（图如１相互联系、）不可分割，是一个强耦合、多变量的复杂控制系统。
ｈｓｇｉｅｈｉｌｔｄｃｒｅ．ＴｈｅｕｔｈｗｈｔＭＰＩａａｎｄｔｅｓｍｕａｅｕｖｅｒｓｌｓｏｔａｓＤＮＮａｈｓ
被控对象
主蒸汽压力
最佳过剩空气系数
炉膛负压
ｍｅｉｉｈｐｐｉａｉｎｏｏｉｒｃｍｂｓｉｎｓｓｅｂｕｉｎｄ— ｒｎｔｅａｌｔｆｂｌｏｔｃｏｅｕｔｙｔｍｙｂｌｇｍｏｏｄｉ
给煤
送风
Ｄｔｎ３０３ｈｎ）ａｏｇ０７０。Ｃｉａ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｈｏｔｏｌｇｓｓｅｏｏｌｏｍｂｕｔＳｔｓｅｃｎｒｌｎｙｔｍｆｂｉｃｉｅｒｓｉｉｈｅｍｏｔｉｏｎｍ— ｐａｎｏｅｓｏｔｏｏｔｅｍａｌｐｗｅｒｌｎ．Ｔｈｓａｐｒｏ￣ｔｐｒｃｓｃｎｒｌｆｈｒｏｐａｔｉｐｅｗｉｔｈ
ＭＰＩＤＮＮｏｔｏｌｇｍｅｈｄｂｓｃｌｃｎｒｌｎｔｏａｉａｌｉｙ．ｒｙｎｎｔｕｎｎａａｉｅｌｉｇｏｈｅｒｎｉｇｄｔｎｗｏｋｏｐ。ｕｄｉｅｅｔＩｄｒｓｈｎｅｒｄｆｒｎｃｓ。ｍｏｓｓｆｔｅａｄｅｕｅｏｈＭＡＴＬＢｓＡＯｗａｅｔｒｄｃｈｏｌｒｃｍｂｓｉｙｔｒｏｐｏｕｅｔｅｂｉｏｅｕｔｏｎｓｓｅｍｉａｉｇｓｕｙｎｓｍｕｌｔｔｄｉｇ，ｎ