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垃圾焚烧炉炉温控制策略及其研究

更新时间 2009-9-18 10:48:53 点击数:

垃圾焚烧炉炉温控制策略及其研究
Study on the Control Strategy of Furnace Temperature of Incinerator
【中文摘要】 炉温是垃圾焚烧炉燃烧控制系统中的重要参数,维持正常稳定的炉温是垃圾焚烧炉稳定、经济运行以及保证垃圾焚烧处理效果和抑制污染物生成的关键。本文对于目前广泛应用的垃圾焚烧炉自动燃烧控制系统进行了研究,针对垃圾焚烧炉这种具有非线性、参数不稳定、难以建立精确的数学模型的控制对象,在研究模糊控制技术和人工神经网络的特点的基础上,提出用模糊神经网络来实现垃圾焚烧炉的炉温控制。通过Matlab进行仿真试验,达到了比较令人满意的控制效果,模糊神经网络控制在控制的快速性、稳定性和鲁棒性等方面均比常规PID控制以及模糊控制更好。

【英文摘要】 Furnace temperature is an important parameter of incinerator combustion control system. Maintaining its normal and stable temperature is the key to the stable and economic operation of incinerator,the insurance of the effect of waste combustion and the restraint of pollutions. In this paper,the automatic combustion control system(ACC) of incinerator was studied,and a fuzzy neural network was proposed to control the furnace temperature of incinerator,which is based on the instability parameter and difficult building math model and the discussing the characteristic of fuzzy control technique and artificial neural network.By making use of the Matlab,the simulation results were satisfaction.The results indicated that the control quality, the speediness and the robustness of fuzzy neural network control system are all superior to the general PID and fuzzy control system.

【中文关键词】 垃圾焚烧炉; 炉温; 模糊控制; 模糊神经网络
【英文关键词】 incinerator; furnace temperature; fuzzy control; fuzzy neural network control
毕业论文目录】
中文摘要 3
英文摘要 3
第一章 引言 6-10
    1.1 生活垃圾的处理方法 6-7
    1.2 垃圾焚烧技术的应用现状 7-8
        1.2.1 国外垃圾焚烧现状 7-8
        1.2.2 国内垃圾焚烧现状 8
    1.3 焚烧技术研究的意义 8-9
    1.4 本文的研究内容 9-10
第二章 控制对象分析 10-27
    2.1 SN型炉排焚烧炉的焚烧工艺 10-11
    2.2 垃圾的性质分析 11-12
    2.3 垃圾焚烧的焚烧机理 12-14
    2.4 污染物的形成机理 14-16
    2.5 控制目标 16-18
        2.5.1 焚烧处理效果的评判标准 16
        2.5.2 主要焚烧参数 16-18
        2.5.3 参数之间的关系 18
        2.5.4 控制目标 18
    2.6 ACC自动燃烧控制 18-26
        2.6.1 ACC自动燃烧控制系统 19-20
        2.6.2 控制策略和逻辑实现 20-26
        2.6.3 ACC综述 26
    2.7 本章小结 26-27
第三章 模糊控制及神经网络控制 27-39
    3.1 模糊控制 27-34
        3.1.1 模糊理论基础 27-29
        3.1.2 模糊控制器的原理及设计 29-34
    3.2 神经网络控制 34-38
        3.2.1 神经网络模型基础 34-35
        3.2.2 BP网络及算法 35-38
    3.3 模糊控制与神经网络控制的融合 38
    3.4 本章小结 38-39
第四章 燃烧过程的模糊控制系统的设计 39-47
    4.1 基本模糊控制器的设计 39-43
        4.1.1 模糊控制器的结构设计 39
        4.1.2 控制参数的模糊化 39-41
        4.1.3 控制规则及模糊推理 41-42
        4.1.4 模糊控制在MATLAB的实现 42-43
    4.2 参数自调整模糊控制器 43-46
        4.2.1 参数自调整原则 43-44
        4.2.2 S函数的编制 44-45
        4.2.3 控制系统仿真 45-46
    4.3 本章小结 46-47
第五章 基于模糊神经网络的炉温控制系统 47-59
    5.1 标准模型的模糊神经网络 47-51
        5.1.1 基本模型 47-48
        5.1.2 系统结构 48-49
        5.1.3 学习算法 49-51
    5.2 用模糊神经网络实现炉温控制 51-55
        5.2.1 模糊神经网络温度控制器的设计 51-53
        5.2.2 神经网络预测器NNP的设计 53-55
    5.3 系统仿真 55-58
        5.3.1 模糊神经网络控制器的训练 55-57
        5.3.2 仿真与比较 57-58
    5.4 本章小结 58-59
第六章 结论与展望 59-61
    6.1 全文总结 59
    6.2 工作展望 59-61
参考文献 61-64
致谢 64-65
在学期间发表的学术论文和参加科研情况 65

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