基于神经网络与模糊推理的超临界锅炉启动优化研究的任务书.docx

基于神经网络与模糊推理的超临界锅炉启动优化研究的任务书
一、研究背景
随着工业化进程的加速，超临界锅炉被广泛应用于发电厂等能源生产领域。然而在启动过程中，锅炉的负荷不稳定、温度均匀性不佳等问题容易导致锅炉的启动效率低下、燃烧不充分等问题，进而降低了锅炉发电效率以及锅炉的使用寿命。因此，研究超临界锅炉的启动优化问题成为了目前工业界和学术界共同关注的焦点。
随着神经网络和模糊推理技术的发展，研究人员开始将其应用于锅炉的启动优化问题中。基于神经网络与模糊推理的启动优化方法在理论和实践中都有了良好的应用表现，能够有效提高超临界锅炉的启动效率和稳定性，实现对超临界锅炉的高效控制，提高了节能与减排能力。因此，本研究将结合神经网络和模糊推理技术，尝试提出一种基于神经网络与模糊推理的超临界锅炉启动优化方法。
二、研究内容
1.调研和分析
对超临界锅炉启动过程的相关技术和知识进行深入的调研和分析，包括超临界锅炉的工作原理、启动过程的控制要点、先进控制算法以及神经网络与模糊推理等相关技术等。
2.建立神经网络模型
基于超临界锅炉启动过程中的实际数据，利用BP神经网络算法建立超临界锅炉的启动模型，将超临界锅炉启动过程所包含的诸多因素进行有效的刻画和建模。
3.建立模糊推理模型
结合超临界锅炉启动的实际情况，建立模糊推理模型。通过将已有的启动数据与模糊语言进行匹配，获得各模糊语言之间的转移关系，将多种模糊变量的量化结果进行融合，将超临界锅炉启动管控模型匹配到模糊不确定量理论框架。
4.神经网络模型与模糊推理模型的联合应用
将神经网络模型和模糊推理模型进行联合应用，建立超临界锅炉的启动优化模型。根据所建立的模型，进行优化控制参数的选取，使超临界锅炉的启动过程更加稳定和高效。
5.实验和模拟
在现有的超临界锅炉试验基础上，通过模拟超临界锅炉启动的过程进行实验研究，验证所建立模型优化控制效果的合理性和可行性。
三、研究意义
本研究将结合神经网络和模糊推理技术，将其应用于超临界锅炉的启动优化问题中。研究成果将可以提高超临界锅炉的启动效率和稳定性，实现对超临界锅炉的高效控制，提高了节能与减排能力，有重要的应用价值和经济效益。
同时，该研究方法具有较高的可推广性和普适性，除了应用于超临界锅炉的启动问题外，还可以应用于其他锅炉设备的启动和管控中。具有广泛的研究和应用前景，对于锅炉的运行管理和节能减排具有重要的意义。
四、研究计划
整个研究计划大致分为以下几个阶段：
第一阶段：文献调研和分析（2周）
第二阶段：神经网络模型的建立（4周）
第三阶段：模糊推理模型的建立（4周）
第四阶段：神经网络模型与模糊推理模型的联合应用（4周）
第五阶段：实验和模拟（4周）
第六阶段：数据分析与论文撰写（3周）
五、参考文献
1.徐蔚.基于神经网络的大型火电站超临界锅炉启动控制优化[D].合肥:合肥工业大学,2018.
2.李新华,张振康,闫洁,等.基于模糊理论的锅炉控制策略研究[J].热力发电,2019,48(6):76-79.
3.邓宇,黄新玲,章帅.基于神经网络的超临界锅炉启动过程优化控制[J].工业控制计算机,2017,30(6):78-81.
4.何泽峰,申红岩,李海琳.基于模糊PID的超临界锅炉控制策略设计[J].工业控制计算机,2017,30(4):43-45.