史长城，吴晓莉

（郧阳师范高等专科学校物理与电子工程系，湖北 丹江口442700）

基于DHP方法的锅炉燃烧系统优化控制研究

史长城，吴晓莉

（郧阳师范高等专科学校物理与电子工程系，湖北 丹江口442700）

电厂锅炉燃烧过程是一个典型的强非线性、多输入、多输出、强耦合过程，以这一直接影响机组安全经济运行的复杂过程控制为研究对象，研究火电厂锅炉燃烧系统的优化控制.首先，采用径向基函数神经网络（radial basis function neural network，RBFNN）对电厂锅炉燃烧系统进行了建模和模型测试.然后，用RBFNN设计了基于双启发式动态规划（dual heuristic programming，DHP）的电厂锅炉燃烧控制器，并在MATLAB环境下对所设计的DHP控制器进行了仿真试验，仿真结果表明利用这种算法设计的控制器实现了锅炉的稳定燃烧控制，且具有强鲁棒性.所给出的控制方法同样可以应用于其他复杂工业过程.

径向基函数神经网络（RBFNN）；锅炉燃烧；双启发式动态规划（DHP）

0 引言

传统的火电厂锅炉控制方法是通过现场燃烧优化调整试验，采用正交试验或单因素轮回试验获得优化的燃烧工况.这种方法由于受煤种、锅炉设备状态变化等影响，原有的优化试验结果可能会偏离最优值甚至无效，如果仍以此试验结果运行锅炉，一定会造成偏差，导致锅炉的热效率下降.现代的锅炉燃烧优化运行系统必须建立在锅炉的实时运行工况的基础之上，先建立锅炉燃烧系统的模型，再通过采用先进的控制技术，找出不同负荷、不同煤种下的最佳燃烧方……