公开(公告)号：CN113091088A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110400270.1

申请日：2021-04-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张腾飞 ,  陈宽文 ,  杨杨 ,  彭晨 ,  曾德良 ,  于洋

IPC: F23N5/00

Abstract: 本发明所述的一种基于双阶段神经网络的锅炉燃烧广义预测控制方法，通过双阶段神经网络建立非线性时滞系统的多步预测模型，作为广义预测控制中的预测模型，在获得更好辨识效果的同时，避免陷入局部最小值，保证对于未来锅炉燃烧系统输出值的优良预测；同时提出一种改进比例积分性能指标型隐式广义预测控制器，采用比例积分结构对目标函数进行优化设计，同时对广义预测控制的控制增量选取策略进行改进，利用预测的未来时刻控制增量对当前时刻的控制增量进行修正，优化控制效果，从而使得能够更好的控制锅炉的燃烧，提高燃烧效率。初步实验结果显示所设计方案可提高锅炉燃烧系统的燃烧效率。

公开(公告)号：CN113091088B

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202110400270.1

申请日：2021-04-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张腾飞 ,  陈宽文 ,  杨杨 ,  彭晨 ,  曾德良 ,  于洋

IPC: F23N5/00

Abstract: 本发明所述的一种基于双阶段神经网络的锅炉燃烧广义预测控制方法，通过双阶段神经网络建立非线性时滞系统的多步预测模型，作为广义预测控制中的预测模型，在获得更好辨识效果的同时，避免陷入局部最小值，保证对于未来锅炉燃烧系统输出值的优良预测；同时提出一种改进比例积分性能指标型隐式广义预测控制器，采用比例积分结构对目标函数进行优化设计，同时对广义预测控制的控制增量选取策略进行改进，利用预测的未来时刻控制增量对当前时刻的控制增量进行修正，优化控制效果，从而使得能够更好的控制锅炉的燃烧，提高燃烧效率。初步实验结果显示所设计方案可提高锅炉燃烧系统的燃烧效率。