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神经网络在直吹式制粉系统中速磨煤机建模中的应用研究作者：张柯学位授予单位：东南大学参考文献(51条)1.中国动力工程学会火力发电设备技术手册(第三卷一自动控制)20002.中国动力工程学会火力发电设备技术手册(第四卷一火电站系统与辅机)20003.贾鸿祥制粉系统设计与运行19954.章臣樾锅炉动态特性及其数学模型19865.刘长良大机组热工过程动态模型的研究及应用20026.林江直吹式制粉系统及中速磨运行特性分析[期刊论文]-中国电力1999(1)7.刘志远径向基函数神经网络及在电厂热工过程建模和控制中的应用研究[学位论文]博士20038.PowellMJDRadialbasisfunctionsformultivariableinterpolations:areview19859.BroomheadDS.LoweDMultivariablefunctionalinterpolationandadaptivenetworks1988(02)10.MoodyJ.DarkenCLearningwithlocalizedreceptivefields198811.SutantoELMean-trackingclusteringalgorithmforradialbasisfunctioncentreselection1997(06)12.KarayiannisNB.MiGWGrowingradialbasisneuralnetworks:mergingsupervisedandunsupervisedlearningwithnetworkgrowthtechniques1997(06)13.刘妹琴.廖晓昕RBF神经网络的一种鲁棒学习算法[期刊论文]-华中理工大学学报2000(2)14.ChenS.WuY.LukBLCombinedgeneticalgorithmoptimizationandregularizedorthogonalleastsquareslearningforradialbasisfunction1999(05)15.王先来.鲍志军使用混合递阶遗传算法训练径向基神经网络[期刊论文]-仪器仪表学报2002(z2)16.王晓哲.顾树生.吴成东基于混合编码方式的RBF网络遗传训练算法[期刊论文]-东北大学学报(自然科学版)2002(8)17.ChenS.CowanCFNOrthogonalleastsquareslearningalgorithmforradialbasisfunctionnetworks1991(02)18.ChenS.GrantPMOrthogonalLeastSquaresAlgorithmfortrainingmultioutputradialbasisfunctionnetworks1992(06)19.PoggioT.GirosiFAtheoryofnetworksforapproximationandlearning[TechnicalReportAIM-1140,ArtificialIntelligenceLaboratoryandCenterforBiologicalInformationProcessing,WhitakerCollege,MassachusettsInstituteofTechnology]198920.KarayiannisNBGradientdescentlearningofradialbasisneuralnetworks199721.PlattJCAresourceallocationnetworkforfunctioninterpolation1991(02)22.DadirkamanathanV.NiranjanMAfunctionestimationapproachtosequentiallearningwithneuralnetworks1993(08)23.LuYW.SunderararajanN.SaratchandranPAsequentiallearningschemeforfunctionapproximationusingminimalradialbasisfunctionnetworks1997(03)24.LiY.SunderararajanN.SaratchandranPAnalysisofminimalradialbasisfunctionnetworkalgorithmforreal-timeidentificationofnonlineardynamicsystems2000(04)25.JangJSR.SunCTFunctionalequivalencebetweenradialbasisfunctionnetworksandfuzzyinferencesystems1993(01)26.陈立甲.伞冶.王子才.马克茂锅炉过热器系统机理与神经网络组合建模方法[期刊论文]-中国电机工程学报2001(1)27.王斌.朱金荣MPS型中速磨运行特性的模拟2000(01)28.戴为中速磨煤机199829.魏海坤神经网络讲义200430.王永骥.涂健神经元网络控制199831.朱全民非线性系统辨识[期刊论文]-控制理论与应用1994(6)32.zhaoMW.LuVZParameterIdentificationandConvergenceAnalysisBasedontheLeastSquaresMethodforaClassofNonlinearSystems199133.ChenCL.ChenWC.ChangFYHybridlearningalgorithmforGaussianpotentialfunctionnetworks1993(06)34.徐晓鸣.杨煜普.厉隽驿基于神经网络的智能控制(第二讲基于神经网络的非线性系统辨识)1995(04)35.IJLeontaritisModelSelectionandValidationMethodsforNonlinearSystems198736.LiY.SunderararajanN.SaratchandranPAnalysisofminimalradialbasisfunctionnetworkalgorithmforreal-timeidentificationofnonlineardynamicsystems2000(04)37.RonaldRYager.DimitarPFilerApproximateClusteringViatheMountainMethod1994(08)38.ChenRTheBasesofImmunology198239.CastroLND.ZubenFJVAnevolutionaryimmunenetworkfordataclustering200040.宫新保.周希朗结合免疫聚类和免疫进化规划的RBF网络设计方法[期刊论文]-上海交通大学学报2003(z1)41.FogelLJ.OwensAJ.WalshMJArtificialIntelligenceThroughSimulatedEvolution196642.王小平.曹立明遗传算法--理论、应用与软件实现200243.王磊.潘进.焦李成免疫规划[期刊论文]-计算机学报2000(8)44.曹先彬.刘克胜.王煦法基于免疫进化规划的多层前馈1999(11)45.BoxGEP.JenkinsGMTimeseriesanalysis,forcastingandcontrol197046.吕剑虹.陈建勤.刘志远.沈炯.陈来九基于模糊规则的热工过程非线性模型的研究[期刊论文]-中国电机工程学报2002(11)47.SugenoM.YasukawaYAfuzzylogicbasedapproachtoqualitativemodeling1993(01)48.朱红霞.沈炯.李益国一种新的动态聚类算法及其在热工过程模糊建模中的应用[期刊论文]-中国电机工程学报2005(7)49.YLu.NSundararajan.PSaratchandranPerformanceevalutionofasequentialminimalradialbasisfunction(RBF)learningalgorithm1998(03)50.张小桃.倪维斗.李政.郑松基于现场数据的中速磨煤机动态建模研究[期刊论文]-热能动力工程2004(6)51.王旭东.邵惠鹤RBF神经网络理论及其在控制中的应用[期刊论文]-信息与控制1997(4)相似文献(1条)1.学位论文沙友平制粉系统的最优运行工况研究和节能控制2007锅炉制粉系统是燃煤机组的重要辅助系统，它的安全经济运行直接影响着电厂运行的经济性和安全性。制粉系统是火电厂的用电大户，其用电量高达厂用电的25％左右。当制粉系统处于不同的工况时，制粉电耗及煤粉细度等均会有较大的变化，因此，要降低制粉电耗，必须尽量维持制粉系统的最优运行工况，从而保证电厂的经济运行。国内外火电厂几乎都把制粉系统的最佳工况研究与自动控制独立起来。对制粉系统的最佳运行工况研究，目前只能定性地说明了制粉系统的“最佳工况”，而没有形成具有定量和适合于自动控制的参数化工况；另一方面，对于制粉系统的控制问题，目前只能独立地对制粉系统的某些参数进行控制，没有从整体上或从保证制粉系统最佳工况的角度去实施整体的优化控制，这样的控制策略难于确保制粉系统维持在理想的工况上。而本文真是针对这种现状提出来的，它将制粉系统最佳运行工况的研究与制粉系统的节能控制有机地联系起来，从制粉系统整体优化节能的角度去研究并实施自动控制，实现制粉系统的节能降耗。论文的研究工作主要包括如下二个部份：①制粉系统的优化工况研究：在制粉系统的各运行参数满足安全允许的条件下，使制粉系统制粉电耗最低的工况为优化运行工况。为了使制粉系统的运行工况定量化及能够求解最佳运行工况，首先通过采集运行数据，建立制粉系统制粉电耗与各运行参数如：磨入口负压、磨入口风温、进出口差压、磨出口温度、给煤机转速等参数之间的非线性神经网络模型，通过带约束条件的非线性优化，可以获得使制粉电耗相对较低的制粉运行参数，获得较好的运行工况。②制粉系统的优化控制：将制粉系统的最佳运行工况与制粉系统的自动控制有机地结合起来，在获得制粉系统的优化工况后，本文进一步以模糊控制技术为基础，对整个制粉系统实施全局优化控制，确保制粉系统严格工作在最佳工况的附近，取得明显的经济效益。具体包括：甲、乙两侧给煤机转速的全局优化控制；甲、乙两侧磨煤机入口负压和入口温度的全局优化控制；甲、乙两侧磨煤机出口温度的全局优化控制；甲、乙两侧排粉机出口风压的全局优化控制、甲、乙两侧制粉系统的自动倒风控制。最后，将本文提出的制粉系统优化工况计算及节能控制技术应用于实际制粉系统的控制中，应用结果表明：本文所提出的控制方法能够让制粉系统保持在最优运行工况上，也就是通过维持制粉系统如磨入口负压、磨入口温度、磨进出口差压及磨出口温度等参数在最佳的数值上，可以在保证制粉系统稳定运行的基础上，确保制粉系统具有较低的制粉电耗，从而实现制粉系统的节能控制。本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：515996cf-e587-47b2-b078-9de001631118下载时间：2010年8月28日