干法脱硝系统
- 来源:
- 江苏湛流环保设备有限公司
- 日期:
- 2024年4月14日
活性炭(焦)作为一种可循环再生,重复利用吸附剂,近年来在烟气脱硫脱硝中的应用受到越来越广泛的关注,其核心部分为活性炭对烟气中化合污染物,尘粒物质的吸附和解析,与之相关的吸附塔的控制过程具有典型的非线性,时变性和大惯性特征,传统的PID控制算法难以达到理想的控制效果.因此,研究智能算法在活性炭干法协同脱硫脱硝控制系统中的应用对控制效果的改善提高具有重要意义.本文在分析了活性炭脱硫脱硝吸附塔耦合特性的基础上,提出了使用神经网络PID的解耦控制方法,通过仿真分析,并验证了算法的有效性.本文深入了解了活性炭干法脱硫脱硝的工艺流程,系统结构和净化机理,通过对过程中的变量参数进行分析,确定了吸附塔控制中主要的干扰变量和内部耦合关系,并基于现场调试数通过递推小二乘法建立辨识模型,在此基础上,进行控制算法的设计.首先使用常规PID算法进行单闭环模式的控制仿真,将控制结构分离为两个单独的控制回路,并使用差分进化算法对PID参数进行优化.根据辨识模型设计前馈解耦环节,对使用常规PID控制时有解耦环节和无解耦环节时的控制曲线进行分析,并分析了常规控制算法在脱硫脱硝控制中的局限性.然后提出分别使用RBF在线辨识的自校正PID多变量解耦算法和神经元PID多变量控制方法.基于RBF模型辨识的自校正PID算法