基于LSSVM-GPC的流化床锅炉多变量协调控制方法

孙立; 潘蕾; 沈炯

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基于LSSVM-GPC的流化床锅炉多变量协调控制方法

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为了获得良好的流化床锅炉控制品质,提出了一种基于最小二乘支持向量机广义预测控制(LSSVM-GPC)的多变量协调控制方法,以适应流化床锅炉多变量、强耦合、大滞后的动力学特性.在研究流化床机理模型的基础上,采用LSSVM算法辨识流化床模型,并将所得的决策函数转化为广义预测模型.对比结果显示,LSSVM预测模型能够准确描述对象输出特性,并有效去除测量噪声.为了解决FBC多变量预测控制中易出现的病态矩阵以及调节量动作频繁等问题,进一步利用关联分析法,设计了基于LSSVM-GPC的流化床协调控制方法.仿真结果表明,结合该方法能使锅炉负荷响应具有良好的快速性和稳定性,同时能保持床温基本稳定,并有效避免调节量的频繁变化,达到了节能优化控制的目的.

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来源
《东南大学学报：自然科学版》 |2013年第2期|312-316|共5页
作者
孙立; 潘蕾; 沈炯;
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作者单位

清华大学热能工程系;

东南大学能源热转换及其过程测控教育部重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制系统;
关键词
流化床; 机理模型; 支持向量机; 协调预测控制;

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