鍋爐燃燒系統(tǒng)優(yōu)化的廣大前景是促使混合技術(shù)應(yīng)用于智能 控制的最大因素，同時(shí)混合技術(shù)的使用也將極大提高優(yōu)化效果的上限。過(guò)去有兩種不同的鍋爐燃燒優(yōu)化技術(shù)：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模型預(yù)測(cè)控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性的、多變量的穩(wěn)態(tài)模型，用于識(shí)別變量在不同條件下的最佳組合。模型預(yù)測(cè)控制使用動(dòng)態(tài)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的變化，并預(yù)測(cè)擾動(dòng)和未來(lái)變化的影 響。這兩種智能控制方法都有好處和局限性。混合技術(shù)方法創(chuàng)造了一種混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模型預(yù)測(cè)控制優(yōu)化系統(tǒng)。

?

在鍋爐燃燒優(yōu)化方法中，神經(jīng)模型可隨時(shí)間調(diào)整以平衡燃燒單元運(yùn)行的操縱變量，而模型預(yù)測(cè)主要用于空氣控制，這些控制必須根據(jù)鍋爐邊界條件做出快速反應(yīng)。此外，基于規(guī)則的燃燒優(yōu)化也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。啟發(fā)式模型植根于人工智能的編碼系統(tǒng)方面，這些規(guī)則可以由推理機(jī)系統(tǒng)地應(yīng)用，它提供了一種在給定條件的情況下對(duì)一組可能的燃燒操作進(jìn)行排序的方法，解決鍋爐燃燒傳統(tǒng)技術(shù)的長(zhǎng)期離散變化，例如在使用中自動(dòng)將最近訓(xùn)練過(guò)的模型替換為特定的磨煤機(jī)組合，或者在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和直接控制的燃燒方案之間切換。這種日益復(fù)雜的做法使智能控制技術(shù)能夠從對(duì)鍋爐的燃燒有密切了解并編碼在軟件中提取出來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等其他方法無(wú)縫集成，形成更先進(jìn)的混合算法，是應(yīng)用于鍋爐燃燒優(yōu)化問(wèn)題的最佳組合。