摘要
本发明涉及一种机组深度调峰锅炉氧量辅助控制系统及方法,该系统通过结合多种先进技术,包括卡尔曼滤波、LSTM预测、模糊逻辑控制和闭环反馈控制,实现了对锅炉氧气浓度的精确调节;卡尔曼滤波用于融合来自多传感器的氧气浓度数据,消除噪声干扰,提供更为精确的浓度估计。LSTM模型基于锅炉负荷、环境参数等输入数据,预测氧气需求变化趋势。模糊逻辑控制则根据实时监测的氧气浓度、CO浓度等数据,动态调节空气流量。闭环反馈控制系统根据设定目标氧气浓度和实际浓度之间的误差。本发明的氧量辅助控制系统不仅提升了锅炉的燃烧效率,还能在负荷波动或外部环境变化的情况下,保持锅炉的稳定运行,减少能耗和污染物排放,具有显著的经济效益和环境效益。
技术关键词
辅助控制系统
机组深度调峰
模糊逻辑控制模块
氧气浓度监测
LSTM模型
氧量
PID控制算法
卡尔曼滤波算法
监测锅炉
模糊化方法
模糊规则库
闭环反馈控制系统
氧气传感器
锅炉负荷变化
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