基于模糊神經網絡的生物質氣化爐的智能控制

基于模糊神經網絡的生物質氣化爐的智能控制

　　摘 要：隨著社會工業(yè)化速度的不斷加速，能源的競爭愈來愈激烈。生物質能源作為一種可再生的清潔能源被廣泛認可，生物氣化技術就是利用生物質能的一種有效手段，對經濟的發(fā)展和環(huán)境的保護都起到積極作用。但是，生物氣化技術是一種熱化學處理技術，其工作過程十分復雜，包含著大量的不確定因素，這就需要運用生物質氣化爐的智能控制系統(tǒng)來達到預期的控制效果。新形勢下，積極運用模糊神經網絡對生物質氣化爐進行智能控制，是實現(xiàn)可靠控制效果的重要舉措。

　　關鍵詞：模糊神經網絡 智能控制 生物質氣化爐

　　生物質氣化過程是一項復雜化學反應過程，具有非線性、不穩(wěn)定性、負荷干擾等特性，只有實行智能控制才能受到良好的控制效果。模糊神經網絡作為智能研究比較活躍的領域，有效融合了神經網絡和模糊理論的優(yōu)點，能夠有效的解決生物質氣化過程中的非線性、模糊性等問題，既保證控制的精確度，又能進行快速地升降溫。本文通過對模糊神經網絡的內涵特征進行全面分析，闡述了基于模糊神經網絡的生物質氣化爐的智能控制，并通過仿真實驗進行反復驗證。

　　一、模糊神經網絡的內涵功能

　　簡而言之模糊神經網絡就是具有模糊權值和輸入信號的神經網絡。模糊神經網絡是自動化控制領域內一門新興技術，其本質上是將常規(guī)的神經網絡輸入模糊信號，因而模糊神經網絡具備了模糊系統(tǒng)和神經網絡的優(yōu)勢，集邏輯推理、語言計算等能力于一身，具有學習、聯(lián)想、模糊信息處理等功能。模糊神經網絡是智能控制和自動化不斷發(fā)展的產物，在充分利用神經網絡的并行處理能力的基礎上，大大提高了模糊系統(tǒng)的推理能力。

　　模糊神經網絡是科技發(fā)展的產物，有效吸收了神經網絡系統(tǒng)和模糊系統(tǒng)的優(yōu)點，在智能控制和自動化發(fā)展等方面有著重要的作用，能夠有效地處理非線性、模糊性等諸多問題，在處理智能信息方面能夠發(fā)揮巨大潛力。模糊神經網絡形式多種多樣，主要包括邏輯模糊神經網絡、算術模糊神經網絡、混合模糊神經網絡等多種類型，被廣泛的運用于模糊回歸、模糊控制器、模糊譜系分析、通用逼近器等方面的研究中，隨著智能控制和自動化領域的不斷發(fā)展，模糊神經網絡廣泛應用于智能控制領域。

　　二、基于模糊神經網絡的生物質氣化爐的智能控制系統(tǒng)

　　2.1 溫度智能控制系統(tǒng)

　　生物質熱值、給料理以及一次風量等因素變化能夠影響到生物質氣化爐的爐溫，但是最重要的影響因素是在氣化爐工作過程中物料物理和化學反應的放熱和吸熱。由于生物質氣化工作過程中的生物質熱值的變化范圍較小，在實際運行中很難測量與控制，有時可以忽略不計，同時，該工作過程中存在非線性和大滯后等問題，采用傳統(tǒng)的數(shù)學模型達不到預期測量效果，因此需要利用模糊神經網絡設計氣化爐爐溫控制系統(tǒng)，不斷的提高溫度的控制效果。模糊神經網絡首先根據(jù)當前溫度以及設定溫度設，主控制器對最優(yōu)的生物質物料添加量進行預測，然后由副控制根據(jù)該添加量，全面跟蹤控制送料速度，從而能夠進行精確上料和控制爐溫。模糊神經網絡系統(tǒng)十分龐大復，其中包含了大量錯綜復雜的神經元，蘊含對非線性的可微分函數(shù)訓練權值的基本理念。模糊神經網絡具有正向傳遞和反向傳播兩個不同的功能，在信息的正向傳遞中，采用逐步運算的方式對輸入的數(shù)據(jù)信息進行處理，信息依次進入輸入層、隱含層最終到達輸出層。假如在輸出層獲得的輸出信息沒達到預期效果時，就會在計算輸出層的偏差變化值后通過網絡將偏差信號按原路反向傳回，與此同時各層神經元的權值也會隨之進行改變，直到符合預期的控制效果。

　　2.2 含氧量智能控制系統(tǒng)

　　在生物質氣化工作過程中，可燃氣體的含氧量是衡量其生產質量的重要依據(jù)，能夠嚴重影響氣化產物的安全使用，因此，通過模糊神經網絡實現(xiàn)生物質氣化爐含氧量的智能控制十分重要。其含氧量智能控制系統(tǒng)的目的是為了合理控制可燃氣體的含氧量，從而穩(wěn)定氣化爐的溫度。但是，一次風進風量是影響可燃氣體的含氧量的重要因素，所以可以把控制一次風量作為主要調節(jié)手段，有效地解決含氧量控制和爐溫控制之間的矛盾，在控制爐溫的前提條件下，最大程度地降低可燃氣體含氧量，進而有效控制氣化產物含氧量的。生物質氣化爐含氧量的智能控制系統(tǒng)是嚴格運用模糊神經網絡控制原理，主控制器采用溫度模糊免疫 PID控制，根據(jù)爐內含氧量和溫度的偏差進行推算，查找出鼓風機轉速的最優(yōu)狀態(tài)，副控制則以此為根據(jù)，全面跟隨與控制鼓風機的速度，確保鼓風機轉速。生物質氣化爐工作過程中的不同階段和部件具有不同的控制要求，模糊神經網絡就要充分發(fā)揮被控對象的優(yōu)良性能，根據(jù)不同的控制要求，合理運用模糊神經網絡控制原理對 PID參數(shù)模型中的數(shù)據(jù)信息進行在線修改，從而達到預期的控制效果。

　　三、基于模糊神經網絡的生物質氣化爐智能控制系統(tǒng)的仿真實驗

　　為了驗證運用模糊神經網絡進行生物質氣化爐的智能控制的真實效果，對生物質氣化爐的溫度智能控制系統(tǒng)進行仿真實驗，并進行詳細地分析。為了保證生物質氣化爐能夠在條件大體一致的狀態(tài)下進行運行狀況，仿真實驗可以采用組合預測算法。首先要到某廠氣化爐現(xiàn)場采集2000組干燥層溫度數(shù)據(jù)，并且從中選取連續(xù)1500組作為仿真實驗樣本數(shù)據(jù)，然后對剩余500組實驗樣本數(shù)據(jù)進行研究，通過兩組數(shù)據(jù)的分析建立預測模型。然后采用模糊神經網絡對生物質氣化爐的溫度控制系統(tǒng)進行三次模擬化實驗，三種不同情況下的仿真試驗結果為：在無外界任何干擾的情況下，模糊神經網絡控制無論在超調量還是其他方面，都比單純的模糊控制效果好;在生物質給料量擾動的情況下，模糊神經網絡控制要比單純的模糊控制所受的影響要小很多;在發(fā)生一次風量攪動的情況下，模糊神經網絡控制仍受到極小的影響。從三種不同情況下的仿真試驗中可以看出基于模糊神經網絡的生物質氣化爐的爐溫智能控制系統(tǒng)效果較好，具有極強的抗干擾性，能夠有效地預測氣化爐溫度實時值，把平均誤差控制在很小范圍內，并且智能控制系統(tǒng)能實時跟蹤實際溫度的變化，根據(jù)實際溫度的變化做出相應的變化，從而能夠有效地控制氣化爐溫度和可燃氣體含氧量。

　　四、結束語

　　總之，基于模糊神經網絡的生物質氣化爐的智能控制系統(tǒng)具有較好的控制效果，有效的解決了生物質氣化過程中的一系列問題，能夠十分精確地控制生物質氣化爐的爐溫及可燃氣體的含氧量，對于保證社會經濟的穩(wěn)定發(fā)展以及生態(tài)環(huán)境的改善發(fā)揮了重要作用。

　　參考文獻：

　　[1]王春華.基于模糊神經網絡的生物質氣化爐的智能控制[J].動力工程，2009(09)：828-830.

　　[2]王中賢.熱管生物質氣化爐的模擬與試驗[J].江蘇大學學報：自然科學版，2008，29(6)：512-515.