基于煙氣余熱發(fā)電系統(tǒng)的智能建模與控制研究.pdf

1、由于能源危機問題，有效節(jié)能已成為全球性能源研究的核心熱點。近年來，由于有機朗肯循環(huán)在低品位余熱發(fā)電領域的巨大潛力，引起了學者們廣泛關(guān)注。煙氣余熱資源具有隨機性和不穩(wěn)定性特點，系統(tǒng)受環(huán)境條件影響大，存在多變量耦合及非線性特性，這給余熱利用系統(tǒng)建模、控制及運行帶來了挑戰(zhàn)。而基于模糊邏輯的智能建模方法可以方便地與生產(chǎn)過程工藝機理知識和專家經(jīng)驗知識相結(jié)合，是解決復雜工業(yè)過程不確定性和復雜性的有效技術(shù)。
　　本文介紹了常見有機朗肯循環(huán)(OR

2、C)系統(tǒng)的構(gòu)成、基本原理及特點和兩種運行方式，采用基于T-S模糊模型的模糊聚類建模方法對系統(tǒng)進行建模。首先詳細闡述了離線聚類算法，并針對傳統(tǒng)離線算法不能自適應調(diào)整模型參數(shù)的缺點，在離線辨識基礎上，采用一種改進的遞推模糊聚類在線辨識算法。這使得前件參數(shù)可以自適應地改變來描述當前行為，實現(xiàn)自適應調(diào)整模糊模型。然后，將該方法分別用于辨識某一非線性對象和某煙氣余熱發(fā)電過程被控對象，結(jié)果表明該模糊辨識算法能有效地完成模型辨識任務。最后，完成了深度