【正文】 (3) maximization of thermal efficiency within NOx and CO emission limits for the same bustion process. The simulated bustion process is based on a mercial software package CHEMKIN, where 78 chemical species and 467 chemical reactions related to the bustion mechanism are incorporated and a plugflow model and a loadcorrelated temperature distribution for the bustion tunnel of a boiler are used. 1. Introduction Although there have been a lot of experimental and theoretical studies on the basic physical and chemical principles of a boiler’s operation, and great advance has been made in understanding various aspects of the operation, it is still impracticable, as Caravelle and coworkers [1] have just pointed out, to couple detailed fluid dynamics and kiics in the bustion system design even with the continuous increase of puter power, not to mention to simulate a boiler and its various auxiliary subsystems as a whole. If fuel and environment conditions are specified, the thermal efficiency of a given boiler depends mainly on the air to fuel ratio, and on the distribution of air and fuel to burners at different locations if two or more burners are used. For different fuels and different furnace configurations, the best air to fuel ratio and the best air and fuel distributions are surely different, which may be roughly estimated by analysis but can only be determined accurately by testing runs. As for the control of trace pollutant emissions (in terms of ppm or ppd NOx, SO2, etc.) of a boiler, all of such uncertain factors as fuel positions, plexity of flow and temperature fields in the burning chamber, and the plicated mechanism of chemical reactions make model prediction highly unreliable. The inabil。 指導(dǎo)教師意見(jiàn) 簽名： 月 日 教研室（學(xué)術(shù)小組）意見(jiàn) 教研室主任（學(xué)術(shù)小組長(zhǎng)）（簽章）： 月 日 附件二 (外文文獻(xiàn) ) Constrained optimization of bustion in a simulated coalfired boiler using artificial neural work model and information analysis Abstract Combustion in a boiler is too plex to be analytically described with mathematical models. To meet the needs of operation optimization, onsite experiments guided by the statistical optimization methods are often necessary to achieve the optimum operating conditions. This study proposes a new constrained optimization procedure using artificial neural works as models for target analysis based on random search, fuzzy cmean clustering, and minimization of information free energy is performed iteratively in the procedure to suggest the location of future experiments, which can greatly reduce the number of experiments needed. The effectiveness of the proposed procedure in searching optima is demonstrated by three case studies: (1) a benchmark problem, namely minimization of the modified Himmelblau function under a circle constraint。 9． 徐軍 。 7． Chi and Design of fuzzy Control System. Fuzzy Sets and ,(57):125－ 140。 5． 邊立秀 . 循環(huán)流化床鍋爐床溫控制 建模與仿真 . 華北電力大學(xué)學(xué)報(bào) ， 2021 年第 1 期。 南京工業(yè)大學(xué) 碩士論文， 2021 年。 2． 吳慶彬 。 第十五周：答辯準(zhǔn)備，畢業(yè)答辯。 第十一周至第十三周：算法仿真研究。 第五周至第七周：總體方案設(shè)計(jì)。 四、設(shè)計(jì)（研究）進(jìn)度計(jì)劃： 第一周至第三周：資料收集，外文翻譯。 4) 設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)控制任務(wù)的程序結(jié)構(gòu)。 2) 選擇所需的控制設(shè) 備，畫(huà)出設(shè)備主要接線圖。 2） 利用 MATLAB 建立控制系統(tǒng)仿真模型，從穩(wěn)定性，魯棒性，抗干擾等方面研究所設(shè)計(jì)控制算法的控制效果如何，并與常規(guī) PID 控制進(jìn)行比較 。 4) 根據(jù) 控制 要求設(shè)計(jì)的 控制 算法必須科學(xué)，列出詳細(xì)設(shè)計(jì)及推導(dǎo)過(guò)程。 2) 設(shè)計(jì)的爐膛負(fù)壓 控制 方案要求合理可行。實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化，可使運(yùn)行人員從繁忙的體力勞動(dòng)和緊張的精神負(fù)擔(dān)中解脫出來(lái)，值班員除在機(jī)組啟停時(shí)有些操作外，正常運(yùn)行時(shí)只需要在控制室內(nèi)集中監(jiān)視主設(shè)備及自動(dòng)化儀表的運(yùn)行情況 。機(jī)組還可實(shí)現(xiàn)自啟停，可縮短啟停時(shí)間，因而使各種熱損失及工質(zhì)損失都大為減少 。 在 世界范圍內(nèi) ，由于 能源危機(jī)和劇烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，對(duì)節(jié)約能源和減少燃料消耗的要求不斷提高，環(huán)境保護(hù)和文明生產(chǎn)的的呼聲日益高漲。檢測(cè)裝置能把機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)隨時(shí)報(bào)告給人和調(diào)節(jié)裝置 ； 自動(dòng)調(diào)節(jié)裝置能簡(jiǎn)化操作步驟和減少操作數(shù)量，避免誤操作；保護(hù)裝置能在機(jī)組運(yùn)行發(fā)生異?；蜻\(yùn)行參數(shù)超過(guò)允許值時(shí)進(jìn)行報(bào)警，避免、限制、處理事故。隨著機(jī)組容量的增大，熱力系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，需要監(jiān)視、控制的項(xiàng)目顯著增多。將上述兩項(xiàng)技術(shù)相結(jié)合的自動(dòng)控制技術(shù)應(yīng)用于火電廠鍋爐 燃燒 控 制系統(tǒng)中，將會(huì)有效地提高火電廠的自動(dòng)化水平，滿(mǎn)足鍋爐工藝發(fā)展的要求。生產(chǎn)自動(dòng)化方式逐漸不能適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展，鍋爐控制系統(tǒng)的自動(dòng)化面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。系統(tǒng)的藕合性、時(shí)變性、非線性等特點(diǎn)顯得更加突出，鍋爐系統(tǒng)生產(chǎn)過(guò)程需要監(jiān)視的內(nèi)容也越來(lái)越多，過(guò)程控制的任務(wù)愈來(lái)愈重，鍋爐系統(tǒng)的運(yùn)行與操作要求更為嚴(yán)格。基于這樣兩點(diǎn)， CFB 鍋爐一般都選擇先進(jìn)的 DCS控制系統(tǒng)， 特別是運(yùn)用先進(jìn)的控制方案能夠?qū)崿F(xiàn)鍋爐燃燒的完全自控 。 此外，過(guò)程的非線性和大滯后也使對(duì)象更加復(fù)雜，難于建立精確 的數(shù)學(xué)模型，這樣對(duì)控制就提出了更為嚴(yán)格的要求。根據(jù)節(jié)能工作的要求，其中有個(gè)別發(fā)電廠已考慮或試用風(fēng)機(jī)調(diào)速運(yùn)行，解決目前風(fēng)機(jī)運(yùn)行中出現(xiàn)裕量過(guò)大的問(wèn)題。隨 著電力經(jīng)濟(jì)的發(fā)展等，使電廠中的鍋爐風(fēng)機(jī)在運(yùn)行中出現(xiàn)了裕量較大的問(wèn)題，另外根據(jù)電網(wǎng)調(diào)峰的需要，機(jī)組長(zhǎng)時(shí)間處于低負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)，使鍋爐的送、吸風(fēng)機(jī)長(zhǎng)期處于低參數(shù)下運(yùn)行，對(duì)廠用電率造成一定影響。 本課題是通過(guò)對(duì)鍋爐爐膛負(fù)壓控制的基本原理來(lái)實(shí)現(xiàn)仿人智能控制，從而構(gòu)成一套完整的仿人智能控制系統(tǒng)，達(dá)到方便，安全，有效的生產(chǎn)。因此，監(jiān)視和控制爐膛負(fù)壓對(duì)于保證爐內(nèi)燃燒工況的穩(wěn)定、分析爐內(nèi)燃燒工況、煙道運(yùn)行工況、分析某些事故的原因均有極其重要的意義。 附件一 (開(kāi)題報(bào)告 ) 城南學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 )開(kāi)題報(bào)告 題目 ： 500t/h CFB 鍋爐 爐膛負(fù)壓仿人智能 控制 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 課 題 類(lèi) 別： 設(shè)計(jì) □ 論文 □ 學(xué) 生 姓 名： 學(xué) 號(hào)： 班 級(jí)： 熱自 0902 專(zhuān)業(yè)（全稱(chēng)）： 熱工過(guò)程自動(dòng)化 指 導(dǎo) 教 師： 謝 又 成 2021 年 3 月 一、本課題設(shè)計(jì)（研究）的目的： 鍋爐爐膛負(fù)壓是反映燃燒工況穩(wěn)定與否的重要參數(shù)，是運(yùn)行中要控制和監(jiān)視的重要參數(shù)之一。畢業(yè)設(shè)計(jì)的完成意味著大學(xué)生活的結(jié)束，但也是新的學(xué)習(xí)生活的開(kāi)始。 在此，謹(jǐn)向謝又成老師表示衷心的感謝和崇高的敬意。’． In IEEE corlference on System， Man and Cyberics． Oct． 1 997， accepred 致謝 大學(xué)四年轉(zhuǎn)眼即逝，畢業(yè)設(shè)計(jì)的結(jié)束給大學(xué)四年的學(xué)習(xí)畫(huà)上了一個(gè)圓滿(mǎn)的句 號(hào)。 24. Chi and Design of fuzzy Control System. Fuzzy Sets and ,(57):125－ 140。 . 循環(huán)流化床鍋爐床溫控制建模與仿真 . 華北電力大學(xué)學(xué)報(bào) ， 2021 年 第 1 期。循環(huán)流化床鍋爐的優(yōu)化控制 . 江南大學(xué)碩士論文， 2021 年 9. 李士勇．模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和智能控制理論．第一版．哈爾濱：哈爾濱 工大學(xué)出版社， 1996 10. 孫增圻等．智能控制理論與技術(shù)．第一版．北京：清華大學(xué)出版社，廣西科 學(xué)技術(shù) 出版社， 1997 11. 王俊普．智能控制．第一版．合肥：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社， 1996 12. 胡壽松主編．自動(dòng)控制原 理．第三版．北京：國(guó)防工業(yè)出版社， 1995 13. 肖田元等 .系統(tǒng)仿真導(dǎo)論 .北京：清華大學(xué)出版社， 2021 14. 蔡自興．智能控制．北京：國(guó)防工業(yè)出版社， 1998 15. 熊光楞．控制系統(tǒng)數(shù)字仿真．北京：清華大學(xué)出版社， 1988 16. 李清泉．智能控制系統(tǒng)． Cw CIcIA’ 93． 1 993： 233． 238 17. 文武 . 循環(huán) 流化床鍋爐床溫動(dòng)態(tài)建模與仿真 . 廈門(mén)大學(xué)學(xué)報(bào) (自然科學(xué)版 )， 2021 年第 1期。南京工業(yè)大學(xué)碩士論文， 2021 年。 2. 吳慶彬。 圖 加擾動(dòng)的爐膛控制系統(tǒng)仿真方框圖 圖 加擾動(dòng)的爐膛控制系統(tǒng)仿真對(duì)比曲線 總結(jié) 參考文獻(xiàn) 1. 戚曉耀。常規(guī) PID控制系統(tǒng)仿真模型和仿人智能控制與 PID相結(jié)合的系統(tǒng)仿真模型如圖 圖 常規(guī) PID控制系統(tǒng)仿真模型和 智能控制與 PI