基于神经网络的船用锅炉控制算法研究-轮机工程专业论文.docx
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AbstractTwo
Abstract
Two on—line learning control method based on the single BeuroD controller and cerebellar model articulation controller(CMAC)neural network are presented for the parameter’S adaptive ability of the drum water system and s订eam pressure controlled loop ofmarine boiler.
The accurate models of boiler drum water system and steam pressure controlled
system were established in accord witk the theory ofmarine boiler.
Then the basic principle,characteristics and their shortcomings of single
neuron and CMAC neuron are illuminated.Based on the simulation.the network’ structure is illustrated and it is compared with conventional PID.The simulation results show that the CMAC controller has very good robustness and adaptive
ability.More over the method carl llse a high learning rate,which qualifies it to be used for learning online.The simulation resuhs demons订ate the effectiveness and feasibility ofeach integrated intelligent control algorithm presented in the thesis.
Keywords:Marine boiler,Model,Simulation,Single neuron controller,CMAC
Il
第1章船用锅炉自动化系统1
第1章船用锅炉自动化系统
1 1课题的提出
船用锅炉同工业锅炉一样是一种复杂的被控对象,它的控制具有如下特点: 其所要求监测点繁多,控制工艺复杂,各控制回路间耦合强列,并具有严重的非 线性特性和不确定性,控制对象容量较大并有较长的滞后时间,因此控制困难。 传统的控制方式是采用PID控制,而PID控制存在着易产生超调,鲁棒性差等缺 点,难以达到理想的控制效果。在大型的油轮上,辅锅炉的蒸发量一般较大,汽 压较高,要求水位和汽压稳定,对控制系统提出了更高的要求。
神经网络控制是智能控制的一个重要分支领域。神经网络控制是一种基本上 不依赖于数学模型的控制方法。它适用于那些具有强耦合,不确定性或高度非线 性的被控对象,并具有较强的自适应和自学习能力。所以本文以船用锅炉为被控 对象建立了基于神经网络的控制器。一种是基于单神经元的参数自整定神经网络 PID控制器.另一种是基于小脑模型与PID并行控制的控制器。本文研究将新的控 制算法运用到控制系统的水位和汽包压力上以得到更加理想的控制。
课题包括以下几个方面的内容: (I)论文首先根据船舶锅炉的工作原理,通过机理建模的方法,得到锅炉汽包水
位和汽压调节对象的模型,并通过一定的假设和简化,得到汽包水位和压力在具 体扰动下的数学模型。
(2)神经网络的基本原理及神经网络控制系统的几种结构形式。 (3)设计了一种适合本控制对象的算法,把得到的数学模型变成能在计算机上运
行的仿真模型。并采用MATLAB仿真工具针对不同的工况、不同的控制算法进行 仿真分析,以验证其先进算法的适用性。
(4)最后进行仿真的分析和验证。
在课题中主要是运用MATALAB分析工具进行分析与仿真。
1.2船用蒸汽锅炉船舶蒸汽锅炉是船舶动力装置中不可缺少的组成部分。
1.2船用蒸汽锅炉
船舶蒸汽锅炉是船舶动力装置中不可缺少的组成部分。
在蒸汽动力装置的船舶上,蒸汽锅炉产生的高温高压蒸汽用于驱动主汽轮机 运转,以推动船舶前进,同时,也为各种以蒸汽为动力的辅机和其它需要以蒸汽 为热源的设备提供不同质量的蒸汽。这种以驱动主汽轮机为主要任务的蒸汽锅炉 称为主锅炉,其要求蒸汽参数为:压力6.啦lO.0MPa,温度520~54
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