模糊神经网络锅炉温度控制系统*

doi:10.13385/j.cnki.vacuum.2021.04.14

真空 ›› 2021, Vol. 58 ›› Issue (4): 77-80.doi: 10.13385/j.cnki.vacuum.2021.04.14

模糊神经网络锅炉温度控制系统^*

许丽^1,2, 吴泽明², 刘旭², 李豪²

1.核工业西南物理研究院, 成都, 610041;
2.成都理工大学工程技术学院,四川,乐山,614000

收稿日期:2020-09-21 出版日期:2021-07-25 发布日期:2021-08-05
作者简介:许丽（1982-）,女,山东省德州市人,博士。
基金资助:
*四川省科技厅项目（批准号：2019YJ0705）; 西物创新行动计划（批准号201901xwcxrc005）

Boiler Temperature Control System Based on Fuzzy Neural Network

XU Li^1,2, WU Ze-ming², LIU Xu², LI hao²

1. Southwestern Institute of Physics, Chengdu, 610041, China;
2. The Engineering and Technical College of Chengdu University of Technology, Leshan 614000, China

Received:2020-09-21 Online:2021-07-25 Published:2021-08-05

摘要/Abstract

摘要： 采用模糊神经网络和PID控制相结合的控制方式,设计了一种现代电站锅炉的温度监测系统。通过BP模糊神经网络实现对数据的模糊化处理,再通过PID控制器调节,最终实现对温度实时控制,利用Simulink软件建模,并进行电站锅炉温度监测,仿真和监测结果证明BP模糊神经网络采用梯度下降法逐层调节权值系数,实现误差均方值大幅度减小,模糊神经网络PID控制能够加快系统的运算速度,提高控制精度,获得更快的响应速度以及较小的超调量。

关键词: 电站锅炉, back propagation, 模糊控制器, 神经网络, PID控制, Simulink

Abstract: A control method combined with fuzzy neural network and PID control was used to design a temperature monitoring system for modern power station boilers. The BP fuzzy neural network is used to achieve fuzzy processing of the data, and then is adjusted by the PID controller to achieve real-time temperature control. From the simulation using the Simulink software and monitoring the temperature of the power plant boilers, it is shown that the BP fuzzy neural network uses gradient descent to adjust layer by layer. The weight coefficient realizes a significant reduction of the mean square error. The fuzzy neural network PID control can speed up the system′s operation speed, improve the control accuracy, and obtain a faster response speed and a smaller amount of overshoot.

Key words: power plant boiler, back propagation, fuzzy controller, neural network, PID control, Simulink

中图分类号:

TK223

许丽, 吴泽明, 刘旭, 李豪. 模糊神经网络锅炉温度控制系统^*[J]. 真空, 2021, 58(4): 77-80.

XU Li, WU Ze-ming, LIU Xu, LI hao. Boiler Temperature Control System Based on Fuzzy Neural Network[J]. VACUUM, 2021, 58(4): 77-80.

参考文献

[1] 陆畅, 智勇军, 周志锋. 基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法[J]. 电测与仪表, 2017, 54(2): 46-51.
[2] 吴登盛, 王立地, 刘通, 等. 基于神经网络的光伏阵列多峰MPPT的研究[J]. 电测与仪表, 2019, 56(7): 69-74+83.
[3] 徐娟娟, 陈晨, 杨洪军. 基于PID控制和遗传算法的半导体激光器温控系统[J]. 沈阳工业大学学报, 2017, 39(4): 449-453.
[4] 刘力郡, 汪小黎. 基于模糊PID控制的地铁屏蔽门控制系统[J]. 电子设计工程, 2018, 26(7): 134-137.
[5] 茌宏理, 窦金生. 基于模糊PID的永磁同步电机矢量控制系统的仿真研究[J]. 电子设计工程, 2017(5): 112-115.
[6] 渠长威, 朱性福, 蒋海洋. PID温度控制系统设计应用研究[J]. 数字技术与应用, 2017(2): 21.
[7] 郭福雁, 郭蕊, 王心怡. 基于动态矩阵模糊PID算法的工业锅炉温度控制优化研究[J]. 天津城建大学学报, 2019, 4(4): 295-299.
[8] 黄斌, 谢国进, 梁武三, 等. 基于混合型模糊PID的加热炉温度控制系统应用[J]. 电气传动, 2018, 48(2): 43-46.
[9] 郜建良, 刘福锁, 吴雪莲, 等. 锅炉壁温在线监测系统的设计与实现[J]. 电测与仪表, 2019, 56(5): 137-
[10] 魏剑啸, 徐亮, 陈晨. 蓄热式电锅炉效能测试方法[J]. 电测与仪表, 2018, 55(15): 144-146.
[11] 蔡慧玲. 基于模糊PID的电热炉温度智能控制系统[J]. 科技与企业, 2016(10): 243.
[12] 秦红波. PID控制在卷取温度控制中的应用[J]. 工业仪表与自动化装置, 2016(6): 95-96.
[13] 罗云芳. 一种BP网络校正算法的实验室智能温控系统研究[J]. 现代电子技术, 2015, 38(20): 84-87.
[14] 何伟刚, 章帆, 李政林. 光纤半导体激光器温度智能控制系统设计与仿真[J]. 现代电子技术, 2016, 39, (12): 120-122.
[15] 申超群, 杨静. 温室温度控制系统的RBF神经网络PID控制[J]. 控制工程, 2017, 24(2): 361-364.
[16] 吕书艳, 陈华. 锅炉主蒸汽温度控制系统性能优化研究[J]. 计算机仿真, 2017, 34(1): 109-112+137.
[17] 李国鸿, 郭海东, 左思佳. 航空发动机排气温度测量通道故障智能检测方法研究[J]. 测控技术, 2019, 38(12): 60-65.
[18] 罗川宁, 郝润科, 杨威. 工业生产过程锅炉温度控制仿真[J]. 计算机仿真, 2018, 35(9): 358-362.
[19] 李春晓. 基于模糊神经网络控制算法的工业炉窑燃烧控制仿真分析[J]. 工业加热, 2020, 49(9): 12-13+16.

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed

本文评价

推荐阅读 10

[1]	李得天, 成永军, 张虎忠, 孙雯君, 王永军, 孙健, 李刚, 裴晓强. 碳纳米管场发射阴极制备及其应用研究[J]. 真空, 2018, 55(5): 1 -9 .
[2]	周彬彬, 张建, 何剑锋, 董长昆. 基于 CVD 直接生长法的碳纳米管场发射阴极[J]. 真空, 2018, 55(5): 10 -14 .
[3]	李志胜. 空间环境下超大型红外定标用辐射屏蔽门的研制[J]. 真空, 2018, 55(5): 66 -70 .
[4]	郑列, 李宏. 200kV/2mA 连续可调直流高压发生器的设计[J]. 真空, 2018, 55(6): 10 -13 .
[5]	柴晓彤, 汪亮, 王永庆, 刘明昆, 刘星洲, 干蜀毅. 基于 STM32F103 单片机的单泵运行参数数据采集系统[J]. 真空, 2018, 55(5): 15 -18 .
[6]	孙立志, 闫荣鑫, 李天野, 贾瑞金, 李征, 孙立臣, 王勇, 王健, 张强. 放样氙气在大型收集室内分布规律研究[J]. 真空, 2018, 55(5): 38 -41 .
[7]	黄思 , 王学谦 , 莫宇石 , 张展发 , 应冰 . 液环压缩机性能相似定律的实验研究[J]. 真空, 2018, 55(5): 42 -45 .
[8]	纪明, 孙亮, 杨敏勃. 一种用于对月球样品自动密封锁紧的设计[J]. 真空, 2018, 55(6): 24 -27 .
[9]	李民久, 熊涛, 姜亚南, 贺岩斌, 陈庆川. 基于双管正激式变换器的金属表面去毛刺 20kV 高压脉冲电源[J]. 真空, 2018, 55(5): 19 -24 .
[10]	刘燕文, 孟宪展, 田宏, 李芬, 石文奇, 朱虹, 谷兵, 王小霞 . 空间行波管极高真空的获得与测量[J]. 真空, 2018, 55(5): 25 -28 .

模糊神经网络锅炉温度控制系统^*

Boiler Temperature Control System Based on Fuzzy Neural Network

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 2

Metrics

本文评价

推荐阅读 10

[1]	祁松松, 徐晓辉, 刘家林, 张蕊, 李灿伦, 董德胜, 施承天. 热真空试验设备控温热沉设计分析[J]. 真空, 2020, 57(2): 62-65.
[2]	马佳杰, 李建昌, 陈博. 忆阻器集成应用的研究进展[J]. 真空, 2018, 55(5): 71-85.