简介:摘要锅炉主蒸汽温度是火电厂锅炉运行的重要参数,对火电厂的经济效益、安全生产产生重大影响。由于当前火电厂机组容量大、参数高、效率高,控制汽温对象又具有大迟延、非线性、时变等诸多特点,常规PID串级控制系统往往很难保证系统最优状态运行,满足不了生产的需求。提出了基于模糊神经网络的主汽温系统PID控制,实现对过热蒸汽的有效控制,通过系统仿真表明,基于模糊神经网络的主汽温系统PID控制效果良好,因此该系统是切实可行的。
简介:为了得到更加客观、有效的HSE绩效评价结果,避免模糊Petri网(FuzzyPetriNets,FPN)输入参数初始状态矩阵的确定存在主观随意性问题,综合考虑评价要素的模糊性和随机性,建立了基于云模型的模糊Petri网HSE绩效评价模型。结合绩效评价标准,得到正态云数字特征参数,构建绩效评价云模型。将多位专家打分的均值作为输入云滴,将正向云发生器计算得出的确定度作为FPN的初始状态值,再经过FPN推理得到绩效评价结果。最后通过HSE体系案例分析证明:基于云模型的FPN不仅适用于HSE绩效评价,而且可以为HSE管理提供决策支持。