基于模糊PID和RBF神经网络控制器的SCR烟气脱硝控制的开题报告.docx

基于模糊PID和RBF神经网络控制器的SCR烟气脱硝控制的开题报告
一、选题背景
烟气脱硝在现代环保工程中发挥着至关重要的作用。而基于模糊PID控制器和RBF神经网络控制器的烟气脱硝控制系统作为当前最先进的控制技术之一，已得到广泛应用。在烟气脱硝控制系统中，PID控制器及其变体一直是应用最广泛的控制方法之一。然而，PID控制器的参数经过调整后，很难实现动态调整，对系统的非线性要求也较高，所以一些非线性系统就不能很好地使用PID控制器来进行控制。相比之下，模糊PID控制器和RBF神经网络控制器可以很好地克服PID控制器的不足之处，对于复杂非线性系统，这两种控制器效果更佳。
二、研究目的
本文旨在探讨基于模糊PID和RBF神经网络控制器的SCR烟气脱硝控制，在控制效果和性能优化方面进行研究，提高SCR烟气脱硝控制精度和响应速度，同时探索其在烟气脱硝领域的应用前景。
三、研究内容
1.SCR烟气脱硝原理及其控制要求的研究：对烟气脱硝的工作原理进行深入的分析，以及对控制系统的要求进行详细的阐述。
2.模糊PID控制器的建立：介绍模糊PID的基本原理，并对其进行数学建模。分析修改过程中的各个参数如何相互影响，实现不同参数下的控制效果比较并进行优化。
3.RBF神经网络控制器的建立：介绍RBF神经网络的原理，分析其建模过程，比较模型的不同参数对系统性能的影响，进行优化，以实现更好的控制效果。
4.基于模糊PID和RBF神经网络控制器的SCR烟气脱硝控制系统：结合上述两种控制方法，设计基于模糊PID和RBF神经网络控制器的SCR烟气脱硝控制系统，并对其进行实验验证。同时比较模糊PID控制器和RBF神经网络控制器对系统性能的影响，以及两种控制方法的优劣势。
四、研究意义
本研究对于推进烟气脱硝技术的发展和提升其控制效果具有重要意义。基于模糊PID和RBF神经网络控制器的SCR烟气脱硝控制系统在实际生产和环保中的应用前景较为广阔，将使该系统在控制精度、响应速度等方面都获得更好的表现，有望帮助企业提高其环境保护水平。
五、研究方法
本研究采用的主要方法为理论研究与实验方法相结合。具体来讲，首先对SCR烟气脱硝原理及控制要求进行理论研究，并介绍模糊PID和RBF神经网络控制器的基本原理及其建模方法，然后通过实验验证，对基于这两种控制器的SCR烟气脱硝控制系统进行优化和调整，最终得出研究结论。
六、研究进度计划
第一阶段（1-2周）：搜集相关文献，对SCR烟气脱硝原理及其控制要求进行详细了解。
第二阶段（3-4周）：深入了解模糊PID控制器和RBF神经网络控制器的原理及建模方法，以及两种控制器的优缺点。
第三阶段（4-5周）：设计并建立基于模糊PID和RBF神经网络控制器的SCR烟气脱硝控制系统，并进行实验验证。
第四阶段（6-7周）：比较模糊PID和RBF神经网络控制器对系统性能的影响，进行优化并得出研究结论。
七、预期成果
通过本研究，预期得到如下成果：
1.探讨基于模糊PID和RBF神经网络控制器的SCR烟气脱硝控制方法，提高SCR烟气脱硝控制的精度和响应速度；
2.比较模糊PID控制器和RBF神经网络控制器对系统性能的影响，为烟气脱硝控制提供技术支持；
3.为烟气脱硝技术的发展提供理论指导，并具有较强的实用性。