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基于PFC预测的燃煤机组脱硫优化控制
被引量：
11
1
作者
范昊鹏
夏凤毅
+1 位作者
包军宇
杨佳晨
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期808-814,共7页
以粒子群算法为基础,针对浆液pH、浆液体积流量和脱硫系统负荷等参数辨识得到适用于石灰石-石膏湿法脱硫系统的多输入双输出模型。通过前馈-反馈复合控制消除干扰变量的影响,并结合预测函数(PFC)和模糊反馈校正设计出应用于脱硫系统的...
以粒子群算法为基础,针对浆液pH、浆液体积流量和脱硫系统负荷等参数辨识得到适用于石灰石-石膏湿法脱硫系统的多输入双输出模型。通过前馈-反馈复合控制消除干扰变量的影响,并结合预测函数(PFC)和模糊反馈校正设计出应用于脱硫系统的预测模糊控制器(PFPID)。结果表明:该控制方式可将浆液pH维持在5.6左右,并使出口SO2质量浓度低于30 mg/m3,为控制方法的改进提供了理论依据。
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关键词
湿法脱硫
模型辨识
粒子群算法
预测模糊控制
前馈-反馈复合控制
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职称材料
题名
基于PFC预测的燃煤机组脱硫优化控制
被引量：
11
1
作者
范昊鹏
夏凤毅
包军宇
杨佳晨
机构
中国计量大学质量与安全工程学院
中国计量大学环境科学研究所
出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期808-814,共7页
基金
金华市科技局计划重大资助项目(2010-1-089)。
文摘
以粒子群算法为基础,针对浆液pH、浆液体积流量和脱硫系统负荷等参数辨识得到适用于石灰石-石膏湿法脱硫系统的多输入双输出模型。通过前馈-反馈复合控制消除干扰变量的影响,并结合预测函数(PFC)和模糊反馈校正设计出应用于脱硫系统的预测模糊控制器(PFPID)。结果表明:该控制方式可将浆液pH维持在5.6左右,并使出口SO2质量浓度低于30 mg/m3,为控制方法的改进提供了理论依据。
关键词
湿法脱硫
模型辨识
粒子群算法
预测模糊控制
前馈-反馈复合控制
Keywords
wet desulfurization
model identification
particle swarm optimization
predictive fuzzy control
feedforward-feedback composite control
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PFC预测的燃煤机组脱硫优化控制
范昊鹏
夏凤毅
包军宇
杨佳晨
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
11
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