晏 恒，胡林静，仝傲宇

(内蒙古工业大学电力学院，内蒙古 呼和浩特 010080)

1 引言

循环流化床锅炉 (Circulating Fluidized Bed Boiler，CFBB)是近几十年以来迅速发展起来的一种新型燃烧适应性广、稳定高效、环保性能优越的清洁燃料燃烧技术，并在全世界越来越受到广泛重视。其燃烧系统的被控对象具有多变量、非线性、强耦合、大惯性等特点，是一类典型的难控的热工对象。

国内的300MW CFBB的研发处在发展上升阶段，较多学者对当前循环流化床燃烧系统采用以给煤量和一次风量的配比的变化来反映床温和主汽压，在控制运行中主要的调节和控制手段都是为了实现主蒸汽压力和床温的稳定，但未能兼顾燃烧过程的经济性和稳定性[1-3]。且所建立的模型动态性复杂，在实现锅炉自动控制中仍存在一些问题[4-5]。为了实现有效的控制，解决复杂模型带来的掣肘，文献[6]通过定义输入量的动态阶，利用最小二乘支持向量机算法实时预测床温，并利用遗传算法对机组进行离线寻优从而建立床温模型。文献[7]将PLS和OLS算法和径向基函数神经网络结合，通过网络训练和数据泛化，然后用算法优化，得出较高精度的燃烧过程模型。文献[8]理论分析了锅炉大型化中二次风穿透问题和燃烧系统强耦合问题，并利用编制的辨识软件，建立了燃烧系统和床压系统的线性模型。尽管这些文章以不同方式从不同方面对循环流化床锅炉进行了建模，但是繁杂的附加条件在工业过程中通常难以满足，无法被广泛接受，同时算法的参数整定较为繁杂、理论上分析较多，泛化性不强。……