[发明专利]一种基于自适应神经模糊PID控制的锅炉燃烧优化方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应神经模糊PID控制的锅炉燃烧优化方法，包括确定自适应神经模糊推理系统的结构，自适应神经模糊推理系统由3个双输入单输出的Sugeno系统并联组成，其输入为偏差e和偏差变化ec，输出分别为PID控制器3个参数的变化量ΔK_p、ΔK_i和ΔK_d；对输入输出进行模糊化，确定初始自适应神经模糊推理系统的前件参数并设置训练参数，训练初始自适神经模糊推理系统；将自适应神经模糊推理系统与PID控制器相结合组成自适应神经模糊PID控制器，获取自适应神经模糊PID控制器的参数K_p、K_i和K_d，最后将其输出作用于变频器，完成对风机转速的控制。从而提高燃烧效率，达到燃烧优化，节能减排的目的。

主权项

1.一种基于自适应神经模糊PID控制的锅炉燃烧优化方法，主要包括自适应神经模糊PID控制的仿真和在锅炉燃烧系统的实现两部分，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：确定自适应神经模糊推理系统的结构，自适应神经模糊推理系统由3个双输入单输出的Sugeno系统并联组成，其输入为偏差e和偏差变化ec，输出分别为PID控制器3个参数的变化量ΔKp、ΔKi和ΔKd；步骤2：对步骤1中的输入输出进行模糊化，确定初始自适应神经模糊推理系统的前件参数并设置训练参数，训练初始自适神经模糊推理系统，最后经过推理得到输出ΔKp、ΔKi和ΔKd；步骤3：将自适应神经模糊推理系统与PID控制器相结合组成自适应神经模糊PID控制器，获取自适应神经模糊PID控制器的参数Kp、Ki和Kd，最后将其输出作用于变频器，完成对风机转速的控制。