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中国电机工程学报 2008, 28(11) 82-86 DOI:
ISSN: 0258-8013 CN: 11-2107/TM |
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| 热工自动控制 |
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智能控制在锅炉燃烧优化中的应用 |
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朱玉璧 程相利 陶新建 李琢 王志军 |
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安徽理工大学电气与信息工程学院 北京海德缘科技有限公司 安徽淮南平圩发电有限责任公司 北京海德缘科技有限公司 北京海德缘科技有限公司 |
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摘要：
利用支撑向量机建立电厂锅炉燃烧模型，使用非线性模型预测控制算法闭环控制锅炉的燃烧过程，改善锅炉燃烧状况，达到提高锅炉燃烧效率、减少污染物排放的目的。支撑向量机用于模型回归具有泛化能力强，在线训练速度快等优点，使用支撑向量机作为预测控制算法中的内部模型在非线性系统控制中具有良好的性能。为求解这个模型预测控制算法中的非线性优化问题，提出了一种新的混合型优化算法，使用粒子群算法进行全局搜索，使用拟牛顿法进行局部最优搜索，既实现了进化算法全局优化的特性，又保持了基于梯度的优化算法的快速收敛速度。 |
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关键词：
锅炉
燃烧
支撑向量机
模型预测控制
非线性优化
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Application of Intelligent Control in Boiler Combustion Optimization |
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ZHU Yu-bi CHENG Xiang-Li TAO Xin-jian LI Zhuo WANG Zhi-jun |
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Abstract:
Boiler combustion optimization based upon support vector machines (SVM) modeling and nonlinear model predictive control (MPC) technology was applied to control the process of boiler combustion in close-loop. Boiler combustion performance was improved and efficiency was increased and pollutant emission was reduced. The SVM regression has outstanding generalization performance and fast training algorithm. The MPC algorithm based on SVM model has good performance in nonlinear system control. To solve nonlinear optimization problem in the MPC algorithm, this paper gives a novel hybrid optimization algorithm which use particle swarm optimization(PSO) algorithm as global search strategy and quasi-Newton method for the local search direction, hence this algorithm combine high ability in global optimization of evolutionary algorithms and fast convergent speed of gradient-based optimization algorithms. |
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Keywords:
boiler
combustion
support vector machines
model predictive control
nonlinear optimization
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收稿日期 2007-07-09 修回日期 1900-01-01 网络版发布日期 |
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DOI: |
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基金项目:
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通讯作者: 朱玉璧 |
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作者简介: |
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作者Email: zhuyubi2004@163.com |
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| 参考文献： |
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