一种城市固废焚烧过程炉膛温度模型预测控制方法技术

本发明专利技术提供一种城市固废焚烧过程炉膛温度模型预测控制方法，既属于城市固废处理领域，又属于智能控制领域

【技术实现步骤摘要】
一种城市固废焚烧过程炉膛温度模型预测控制方法


[0001]本专利技术属于城市固废处理领域及智能控制领域，具体涉及一种城市固废焚烧过程炉膛温度模型预测控制方法
。

技术介绍

[0002]随着社会经济的飞速发展
、
城镇化进程的不断推进以及城市人口的持续增长，全球每年产生
20
‑
30
亿吨城市固废，大量的城市固废如果处理不当，会对土壤
、
水质
、
大气环境造成不同程度的污染，破坏生态环境，甚至会严重危害人们的身体健康
。
[0003]目前，城市固废的处理技术主要有填埋
、
堆肥和焚烧处理等
。
其中，城市固废焚烧在高温富氧环境下，通过热解
、
燃烧将有机物转化为无机物，实现城市固废减容减量的同时获得可再生能源，兼具无害化
、
减量化和资源化等特点，已成为世界各国治理固废污染的主要方式
。
炉膛温度作为城市固废焚烧过程中的重要工艺参数，是保证城市固废充分燃烧...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种城市固废焚烧过程炉膛温度模型预测控制方法，其特征在于，包括：获取城市固废焚烧过程上一时刻的过程数据
、
上一时刻炉膛温度实际值以及预先建立的炉膛温度预测模型；所述预先建立的温度预测模型基于一种自组织模糊神经网络获得，包括输入层，
RBF
层，规则化层及输出层，由自组织机制和改进二阶算法确定网络结构和网络参数；所述过程数据至少包括一次风流量
、
二次风流量
、
一次风加热温度
、
干燥段炉排温度和燃烧段炉排温度；将所述上一时刻的过程数据以及上一时刻炉膛温度实际值作为炉膛温度预测模型的输入，获得当前时刻炉膛温度预测值；构建用于城市固废焚烧过程中炉膛温度模型预测控制的目标函数，所述目标函数同时考虑控制误差和控制量的变化；获取当前时刻炉膛温度设定值，根据所述当前时刻炉膛温度设定值以及所述当前时刻炉膛温度预测值，采用梯度下降算法优化所述目标函数，求解得到最优控制律，利用求得的控制律对相关操作变量进行调整，最终实现对所述城市固废焚烧过程炉膛温度的控制
。2.
根据权利要求1所述的城市固废焚烧过程炉膛温度模型预测控制方法，其特征在于，所述炉膛温度预测模型通过如下步骤建立：
S1
，获取样本数据以及构建的初始炉膛温度预测模型，所述初始炉膛温度预测模型中规则化层与
RBF
层的神经元个数为0；
S2
，根据样本数据中最大绝对输出值的样本确定
RBF
层与规则化层的第一个神经元初始参数；
S3
，利用改进二阶算法对所述初始炉膛温度预测模型的网络参数进行调整，获取炉膛温度预测模型的预测输出，并基于所述预测输出以及预先获取的样本数据的期望输出计算得到误差；
S4
，根据误差的峰值点确定与所述峰值点对应的样本数据，基于确定的样本数据确定
RBF
层与规则化层的下一个神经元初始参数；
S5
，重复
S3
‑
S4
直至规则化层的神经元个数达到数量阈值或温度预测模型的精度达到精度阈值；
S6
，基于规则化层神经元的激活强度对规则化层神经元进行修剪，获得建立好的炉膛温度预测模型
。3.
根据权利要求1所述的城市固废焚烧过程炉膛温度模型预测控制方法，其特征在于，将所述上一时刻的过程数据以及上一时刻炉膛温度实际值作为炉膛温度预测模型的输入，获得当前时刻炉膛温度预测值，包括：将所述上一时刻的过程数据以及上一时刻炉膛温度实际值作为输入数据；根据第
i
个输入数据
、
第
i
个输入数据对应的第
j
个
RBF
层神经元的中心向量与宽度，通过隶属函数计算获得第
i
个输入数据的第
j
个规则的隶属值；获取第
j
个规则的所有隶属值的乘积作为第
j
个规则的模糊处理结果；相应地，将所述模糊处理结果输入至规则化层，计算第
j
个规则的模糊处理结果在
M
个规则的模糊处理结果之和中的占比；根据计算得到的占比以及规则化层与输出层之间的连接权值获取当前时刻炉膛温度预测值
。
4.
根据权利要求1所述的城市固废焚烧过程炉膛温度模型预测控制方法，其特征在于，所述目标函数定义为：其中，
r(t)
是
t
时刻炉膛温度设定值向量，是
t

【专利技术属性】
技术研发人员：蒙西，彭亚惠，乔俊飞，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：