基于多输入多输出系统循环流化床锅炉床温智能辨识方法

王欣峰; 白建云; 李金霞; 范常浩

doi:10.19666/j.rlfd.201801003

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基于多输入多输出系统循环流化床锅炉床温智能辨识方法

热能科学研究 | 更新时间：2025-09-28

- 基于多输入多输出系统循环流化床锅炉床温智能辨识方法
- Intelligent identification method of bed temperature in CFB boiler based on multiple-input multiple-output system
- 热力发电 2018年47卷第7期页码：40-45
- 作者机构：
  
  山西大学自动化系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19666/j.rlfd.201801003
  中图分类号： TP273
- 网络出版日期：2018-07-04，
  
  纸质出版日期：2018
- 稿件说明：
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王欣峰, 白建云, 李金霞, 等. 基于多输入多输出系统循环流化床锅炉床温智能辨识方法[J]. 热力发电, 2018,47(7):40-45.

WANG Xinfeng, BAI Jianyun, LI Jinxia, et al. Intelligent identification method of bed temperature in CFB boiler based on multiple-input multiple-output system[J]. Thermal power generation, 2018, 47(7): 40-45.
王欣峰, 白建云, 李金霞, 等. 基于多输入多输出系统循环流化床锅炉床温智能辨识方法[J]. 热力发电, 2018,47(7):40-45. DOI： 10.19666/j.rlfd.201801003.

WANG Xinfeng, BAI Jianyun, LI Jinxia, et al. Intelligent identification method of bed temperature in CFB boiler based on multiple-input multiple-output system[J]. Thermal power generation, 2018, 47(7): 40-45. DOI： 10.19666/j.rlfd.201801003.

摘要

床温是循环流化床(CFB)锅炉的重要参数

本文采用多输入多输出系统闭环辨识方法

得出以CFB锅炉给煤量与一次风量变化为输入

床温与主蒸汽压力为输出的两输入两输出系统模型。将某矸石电厂300 MW CFB锅炉闭环自动控制下的现场运行数据用于模型参数辨识

利用标准粒子群优化算法智能辨识寻优得到床温多变量系统的最佳模型参数。最后通过现场实际运行数据验证了所建模型的有效性。

Abstract

The bed temperature is an important parameter of the circulating fluidized bed(CFB) boiler. In this study

the closed-loop identification method of the multiple-input multiple-output(MIMO) system is used to obtain a twoinput two-output system model

in which the coal supply and the primary air flow of the CFB boiler are the inputs

and the bed temperature and the main steam pressure are the outputs. The field operating data of a 300 MW CFB gangue-fired power plant under closed-loop automatic control are used for the identification of model parameter. Intelligent identification of the standard particle swarm optimization(PSO) algorithm is used to obtain the optimal model parameters to multi-variable system of bed temperature through optimization. Finally

the effectiveness of the built model is verified by the actual operating data.

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