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正在进行安全检测...

发布时间：2023-10-13 12:57:12   来源：文档文库   
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第４期　２０１６年４月　机械设计与制造　Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ　Ｄｅｓｉｇｎ＆Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ　２６５　锅炉过热蒸汽温度控制系统的设计与仿真　刘丽桑，张锦枫　（福建工程学院福建省数字化装备重点实验室，福建福州３５０１１８）　摘要：过热蒸汽温度的高低直接影响着火电机组的安全性和经济性。由于过热蒸汽温度对象具有非线性、时变等复杂　特性，设计了一种采用模糊ＰＩＤ控制策略的串级控制方案，分析了锅炉过热蒸汽温度在不同扰动作用下的动态特性，设　计了ＦＵＺＺＹ—ＰＩＤ控制器，对ＰＩＤ控制器参数进行了整定，并对ＦＵＺＺＹ－ＰＩＤ控制器和常规控制器的控制效果进行了仿真　比较，最后利用组态王Ｋｉｎｇｖｉｅｗ开发了相应的过热蒸汽温度监控系统。结果表明，ＦＵＺＺＹ—ＰＩＤ自适应能力强，提高了系　统对非线性、时变性和不确定性等的处理能力，改善了控制效果，具有更好的动态特性。　关键词：过热蒸汽；温度控制；ＦＵＺＺＹ－ＰＩＤ；串级控制；Ｋｉｎｇｖｉｅｗ　中图分类号：ＴＨ１６；ＴＰ３６８．１；ＴＫ３　文献标识码：Ａ　文章编号：１００１—３９９７（２０１６）０４—０２６５—０３　Ｄｅｓｉｇｎ　ａｎｄ　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｂｏｉｌｅｒ　Ｓｕｐｅｒｈｅａｔｅｄ　Ｓｔｅａｍ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　ＬＩＵ　Ｌｉ—ｓａｎｇ，ＺＨＡＮＧ　Ｊｉｎ－ｆｅｎｇ　（Ｋｅｙ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ　ｏｆＤｉｇｉｔａｌ　Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，Ｆｕｊｉａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｆｕｊｉａｎ　Ｆｕｚｈｏｕ　３５０１１８，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｏｆｓｕｐｅｒｈｅａｔｅｄ　ｓｔｅａｍ　ｄｉｒｅｃｔｌｙ　ａｆｆｅｃｔｓ　ｔｈｅ　ｓａｆｅｔｙ　ａｎｄ　ｅｃｏｎｏｍｙ　ｆｏｔｈｅ　ｈｔｅｒｍａｌｐｏｗｅｒ　ｕｎｉｔ．Ｂｅｃａｕｓｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｏｎｎｌｉｎｅａｒ　ａｎｄ　ｔｉｍｅ－ｖａｒｙｉｎｇ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｆｏｓｕｐｅｒｈｅａｔｅｄ　ｓｅｔｍａ　ｔｅｍｐｅｒｔａｕｒｅ，ａ　ｃａｓｃａｄｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｃｈｅｍｅ　ｗｉｔｈ　ＦＵＺＺＹ—ＰＩＤ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｔｒｔａｅｇｙ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄ　ｔｅｈ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｃｉｓ　ｏｆｔｈｅ　ｂｏｉｌｅｒ　ｓｕｐｅｒｈｅａｔｅｄ　ｓｔｅａｍ　ｔｅｍｐｅｒｔａｕｒｅ　ｕｎｄｅｒ　ｄｉｆｅｒｅｎｔ　如ｔｕｒｂａｎｃｅｓ　ａｒｅ　ａｎａｌｙｚｅｄ￣Ｔｈｅ　ＦＵＺＺＹ－ＰＩＤ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　ｓｉ　ｄｅｓｉｇｎｅｄ．ａｎｄ　ｔｈｅ　ｓｉｍｕｌｔａｉｏｎ　ｆｏＰＩＤ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｔｕｎｉｎｇ　ｉｓ　ｃａｒｒｉｅｄ　ｏｕｔ　ｂｙ　ＭＡＴＬＡＢ．Ｔｈｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｅｆｅｃｔ　ｆｏＦＵＺＺＹ－ＰＩＤ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　ｉｓ　ｓｉｍｕｌａｔｅｄ　ｎａｄ　ｃｏｍｐａｒｅｄ　ｗｉｔｈ　ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．Ｆｉｎｄｌｙ，ａ　ｍｏｎｉｔｏｒｅｄ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｉｓ　ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ　ｂｙ　Ｋｉｎｇｖｉｅｗ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ＦＵＺＺＹ－ＰＩＤ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　ｎｏｔ　ｏｎｌｙ　ｉｍｐｒｏｖｅｓ　ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｏｆ　ｎｏｎｌｉｎｅａｒ，ｔｉｍｅ　ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ　ａｎｄ　ｃｅ　，　桫ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｃａｐａｃｉｔｙ，ｂｕｔ　ａｌｓｏ　ｈａｓ　ｂｅｔｔｅｒ　ｓｅ　Ｌ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ｃａｐａｃｉｔｙ　ａｎｄ　ｂｅｔｔｅｒ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．　Ｋｅｙ　Ｗｏｒｄｓ：Ｓｕｐｅｒｈｅａｔｅｄ　Ｓ￣ａｍ；Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ；ＦＵＺＺＹ－ＰＩＤ；Ｃａｓｃａｄｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ；Ｋｉｎｇｖｉｅｗ　１引言　２过热蒸汽温度的动态特Ｉ生分析　锅炉设备所供应的蒸汽的温度或压力应当生产或负荷要　２．１蒸汽流量扰动下的动态特性　求，过热蒸汽温度是衡量锅炉能否正常运行的重要指标，也是生　要改变蒸汽流量则需改变锅炉负荷，锅炉负荷增加会使得　产机组安全、高效、经济运行的主要参数。温度控制的效果好坏直　蒸汽流量增大，反之则减小。过热器在受到蒸汽流量扰动时其内　接决定了机组的安全系数及其效率高低。据估计，一般汽温每降　部汽温的变化是较为一致的，出口汽温变化的迟延较小，迟延时　低（５～ＩＯ）￣Ｃ，效率就降低约１％，因此严格控制过热汽温在给定值　间ｒ约为２０ｓ，具有较良好的动态特性。但实际运行中，蒸汽负荷　附近是大型火电机组运行的重要任务之一［１Ｊ。　是变化的，因此不宜用来控制过热汽温。　过热蒸汽温度控制中，被控对象具有非线性、时变性、滞后　２－２烟气传热量扰动的动态特性　性等特点日，控制起来比较困难，因此也产生了多种不同的控制方　烟气温度和流速受到多种因素的影响，例如燃烧情况或者　法。虽然已有些文献对此问题作出研究Ｂ－ｓｌ，但现场热蒸汽温度调　送风量的改变都会使得烟气温度和流速发生变动，进而改变之后　节的滞后性和稳定性仍没有较好解决。在常规ＰＩＤ串级控制基础　环节的热交换状况而使得过热汽温发争变动。烟气传热量的变化　上，利用模糊控制器来修正ＰＩＤ控制参数，提高了系统对非线性、　可直接左右整个过热器的热交换变化情况，所以在烟气传热量扰　时变性和不确定性等的处理能力，改善了控制效果。　动下过热汽温的变化迟延ｆ一般为（１５～２５）ｓ，动态特『生较为理　来稿日期：２０１５—０８－０５　基金项目：科研启动基金（ＧＹ．－Ｚｌ２０７９）　作者简介：刘丽桑，（１９８４－），女，福建莆田人，博士研究生，讲师，主要研究方向：工业自动化、智能算法；　张锦枫，（１９９１一），男，福建莆田人，本科，主要研究方向：电气自动化　
２６６　刘丽桑等：锅炉过热蒸汽温度控制系统的设计与仿真　第４期　想。因此，烟气侧的扰动可以作为一种有效控制途径来控制过热　图中：Ｒ　（ｓ）一给定值，即设定的过热汽温值；　：（ｓ）—主控制器输出　汽温，但是以锅炉设备目前的设计、制造和应用水平而言，实现该　控制途径还有一定的难度。　信号，即副控制器给定信号；Ｙ。（ｓ）—被控过热汽温值；Ｙ：（ｓ）　为副回路输出信号；Ｗ　（ｓ）和Ｗ　ｓ）～主、副控制器；Ｗ　ｓ）　和Ｗ　（ｓ）一主、副变送器；Ｗ。。（ｓ）—过热器；ｗ　（ｓ）—减温　器。各环节传递函数如下ｌ】ｌ：　２．３减温水扰动下的动态特性　在减温水量扰动情况下，一般锅炉的过热汽温动作迟延时　间　约为（３０—６０）ｓ，时间常数　约ｌＯＯｓ。在实际生产运行中，考虑　到安全等因素，不允许过热汽温有较大幅度和频繁的变化，通常限定　其与设定值的暂态偏差值在（±１Ｏ）℃以内，长期偏差值在（±５）ｏＣ以　内。综上，过热汽温控制对象在各种扰动的作用下都具有较大延　ｗｎ㈥＝　（　寺）　（ｓ）　１　㈩　（２）　迟和惯性，且最终能够达到自平衡，只是迟延时间　ｒ和时间常数　有所不同。但蒸汽流量作为既定参数不能作为控制对象，而在　实际生产中改变烟气传热量也还具有一定难度。因此喷水式减温　是最为合理的汽温控制实现方式。　３采用模糊ＰＩＤ控制策略的串级控制系　Ｚ允议１＝＿『＾　对于现代大型锅炉，由于过热器管道普遍较长、结构较为复　杂，通常采用两级或者多级控制系统来保证控制效果。这里的控　制系统选择减温器后即过热器入口前汽温作为内环反馈信号，过　热蒸汽温度作为外环反馈信号。串级汽温控制方案，如图１所示。　温　图１过热蒸汽温度串级控制方案　Ｆｉｇ．１　Ｓｕｐｅｒｈｅａｔｅｄ　Ｓｔｅａｍ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　３．１控制系统框图和传递函数　由上述控制方案可确定串级过热汽温控制系统框图及其传　递函数，如图２、图３所示。　图２过热蒸汽温度控制系统框图　Ｆｉｇ．２　Ｂｌｏｃｋ　Ｄｉａｇｒａｍ　ｏｆ　Ｓｕｐｅｒｈｅａｔｅｄ　Ｓｔｅａｍ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　图３过热蒸汽温度控制系统传递函数　Ｆｉｇ．３　Ｔｒａｎｓｆｅｒ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｓｕｐｅｒｈｅａｔｅｄ　Ｓｔｅａｍ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｗ　（ｓ）：　（ｓ）＝１　（３）　Ｗｏｌ（ｓ）＝　（４）　（５）　３．２控制器参数整定　式（１）及式（２）中的参数还需整定，因此采用工程上的衰减　曲线法啊主副控制器参数进行整定。首先在Ｍａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ￣中　建立副回路的仿真框图，如图４所示。　图４副回路仿真框图　Ｆｉｇ．４　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｓｕｂ　Ｌｏ０ｐ　对设定值做单位阶跃变化并观察系统响应情况，并相应调　整６值。当仿真结果满足副回路的整定衰减率　＝０．７５时，可得副　控制器的参数为：６２＝０．４。副回路整定完成后，将其作为一个环节　代入主回路。主回路仿真图，如图５所示。　图５主回路仿真框图　Ｆｉｇ．５　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｍａｉｎ　Ｌｏｏｐ　将ＰＩＤ控制器的初始比例带艿置于较大数值，积分时间　＝　，微分时间　＝０，开始仿真。同样地，对设定值做单位阶跃变化　并观察系统响应情况，并相应调整６值。当仿真结果满足衰减率　Ｊ，－－０．７５时，可得　Ｉ＝Ｏ．４８，　ｌ＿５５。　４　ＦＵＺＺＹ—ＰＩＤ控制器设计　模糊控制器由于具有快速跟踪特陛，非常适合于对大唳性、大　滞后的非线性被控对象进行控制。采用Ｆｕｚｚｖ＿ＰＩＤ控制器的锅炉过　热蒸汽温度控制系统仿真图，如图６所示。图中输入信号分别为实　际出口蒸汽温度与设定值的偏差ｅ及偏差的变化率ｅｃ，模糊控制　器输出信号分别为ＰＩＤ控制器中的增量△＾　ＡＫ，和△ＫＤ。输入输　出变量的量化域内取７个模糊子集：ＰＢ，ＰＭ，ＰＳ，ＺＯ，ＮＳ，ＮＭ和　ＮＢ，分别对应正大、正中、正小、零、负小、负中和负大。各变量的隶　属函数均采用三角函数。根据操作人员的锅炉运行经　Ｔ以建立　如下模糊控制规则查询表，如表１￣表３所示。解模糊选用最大隶属　度平均值法。　
Ｎｏ．４　Ａｐｒ．２０１６　机械设计与制造　＾　常规ＰｌＤ　２６７　＼　，，、一一　ｘ｜　”　“‘　‘。。“…　厶一：加入扰　动　图６　ＦＵＺＺＹ—ＰＩＤ锅炉过热蒸汽温度控制系统仿真图　Ｆｉｇ．６　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｓｕｐｅｒｈｅａｔｅｄ　Ｓｔｅａｍ　冈７　ＦＵＺＺＹ—ＰＩＤ串级控制系统Ｌｊ常规串　级控制系统输　响应曲线对比　Ｆｉｇ．７　Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ　ｏｆ　Ｏｕｔｐｕｔ　Ｒｅｓｐｏｎｓｅ　Ｃｕ￣ｅｓ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｗｉｔｈ　ＦＵＺＺＹ—ＰＩＤ　Ｂｅｔｗｅｅｎ　ＦＵＺＺＹ—ＰＩＤ　ａｎｄ　Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ＰＩＤ　表１　Ｋ　模糊规则表　Ｔａｂ．１　Ｆｕｚｚｙ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｒｕｌｅ　ｏｆ　ＫＰ　从图７中的响应曲线可以看｝ｆＪ，常规ＰＩＤ控制器的调节效果　较差，超调量较大，振荡较厉害，动态过渡时间较长．大约需３００ｓ　左右才能进入稳态，虽然具备消除静差的能力，但动态性能仍有　待进一步改善。使用ＦＵＺＺＹ—ＰＩＤ的串级控制系统比常规ＰＩＤ串　级控制的调节效果理想得多，在扰动作用下．其综合控制品质指　标都比较高，动态过渡过程时间比较短，基本上可以消除振荡，超　调量几乎可以忽略。　５．２组态界面　使用组态王软件１９１开发了相应的过热蒸汽温度监控系统，在　系统中可方便的输入参数、监测汽温变化；并具有报警输Ｈ｛和事　件记录功能。开发界面，如图８所示。　图８锅炉过热蒸汽温度监控界面　Ｆｉｇ．８　Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　ｏｆ　Ｂｏｉｌｅｒ　Ｓｕｐｅｒｈｅａｔｅｄ　Ｓｔｅａｍ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　６结论　在常规ＰＩＤ控制器基础上，加入了模糊控制规则来对控制参　数进行自适应调整以满足实时控制需求。设计的ＦＵＺＺＹ—ＰＩＤ控制　系统采用串级控制方案，整定了主副控制器参数，加快了调节速度．　大大减少了超调量，且克服干扰能力强，控制效果得到明显改善。仿　真结果验证了该ＦＵＺＺＹ—ＰＩＤ复合系统适用于锅炉过热蒸汽温度　这种大滞后非线性对象的控制，提高了过热蒸汽的品质。　参考文献　［Ｉ］王建国．孙灵芳，张利辉．电厂热Ｔ过程自动控制［Ｍ］．北京：中国电力　出版社，２００９．　（Ｗａｎｇ　Ｊｉａｎ—ｇｕ０，Ｓｕｎ　Ｌｉｎｇ－ｆａｎｇ，Ｚｈａｎｇ　Ｌｉ—ｈｕｉ．Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　５结果分析　５．１仿真实例　据生产经验，副回路主要扰动为减温水扰动．主回路主要扰　动为燃烧率扰动。过热蒸汽温度控制要求为（５４０￣５）℃。在ｔ＝８００ｓ　Ｔｈｅｒｍａｌ　ＰｒｏｃｅｓｓｉｎＰｏｗｅｒＰｌａｎｔ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃ　ＰｏｗｅｒＰｒｅｓｓ．　２００９．）　［２］韦庆志，李正明，孙俊．基于模糊自适应ＰＩＤ控制的锅炉过热蒸汽温度　控制系统［Ｊ］．机械设计与制造，２０１０（７）：１７３—１７５．　（Ｗｅｉ　Ｑｉｎｇ—ｚｈｉ．Ｌｉ　Ｚｈｅｎｇ—ｍｉｎｇ．Ｓｕｎ　Ｊｕｎ．Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｏｆ　Ｓｕｐｅｒｈｅａｔｅｄ　Ｓｔｅａｍ　ｏｆ　Ｂｏｉｌｅｒ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｆｕｚｚｙ　Ｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅ　ＰＩＤ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　时引入主回路燃烧率扰动和副回路减温水扰动（量化值均为５０）。　主控制器初始参数为：Ｋｅ＝２．０８３，ｇ￣－－Ｏ．０３８，　＝０。仿真所得曲线，　如图７所示。　［Ｊ］．ＭａｃｈｉｎｅｒｙＤｅｓｉｇｎＭａｎｕｆａｃｔｕｒｅ，２０１０（７）：１７３—１７５．）　（下转第２７２页）　
Ｎｏ．４　２７２　机械设计与制造　２０００，１４（４）：６１－６４．　Ａｐｒ．２０１６　５结论　（１）分析了再制造成本的构成要素、影响因素及其特点，针　（Ｘｕ　Ｒｕｉ－Ｈｏｎｇ，Ｇｕ　Ｐｅｔ－Ｌｉａｎｇ．Ｔｈｅ　ｐｒｏｄｕｃｔ　ｃｏｓｔ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＢＰ　ｎｅｕｒｌａ　ｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆｌｎｄｕｓｔｒｉｌａ　Ｅｎｉｇｎｅｅｉｒｎｇ，２０００．１４（４）：６１　６４．）　预测模型研究［Ｊ］．项目管理技术，２０１３，１１（５）：５７－６２．　（Ｌｕ　Ｈｏｎｇ－Ｍｅｔ，Ｗａｎｇ　Ｘｕｅ—Ｑｉｎｇ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ａ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｐｒｏｊｅｃｔ　ｃｏｓｔ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｆｕｚｚｙ　ｐａｔｔｅｒｎ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ａｎｄ　ＢＰ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　对再制造成本具有随机性、不确定性、事前未知性及可用数据样　［６］陆红梅，王雪青．基于模糊模式识别和ＢＰ神经网络的工程项目成本　本有限的特点，采用了适合解决小样本、不确定性、非线性等问题　的支持向量机算法，构建了以可再制造零部件的比率Ａ—　替换　零部件的比率Ａ　ｋ　以及再制造技术．『生指数肛为输入，再制造成　本为输出的支持向量机再制造成本预测模型。　（２）根据获取的样本数据，利用ＭＡＴＬＡＢ工具对所建立的支　［Ｊ］．ＰｒｏｊｅｃｔＭａｎａｇｅｍｅｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１３，１１（５）：５７－６２．）　［７］洪杰，韩磊，苗学问．基于支持向量机的滚动轴承状态寿命评估［Ｊ］　Ｅ　京航空航天大学学报，２０１０，３６（８）：８９６—８９９．　（Ｈｏｎｇ　Ｊｉｅ，Ｈａｎ　Ｌｅｔ．Ｍｉａｏ　Ｘｕ￣－－ｗｅｎ．Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｓｕｐｐｏｒｔ　ｖｅｃｔｏｒ　ｍａｃｈｉｎｅ　ｆｏｒ　ｒｏｌｌｉｎｇ　ｂｅａｒｉｎｇ　ｇｒａｄｅ－ｌｉｆｅ［Ｊ］Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆＢｅｉｊｉｎｇ　ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　式变速箱的再制造成本预测是可行的，并与ＢＰ神经网络预测模　ＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，２０１０，３６（８）：８９６—８９９．）　８］胡金海，谢寿生，骆广琦．基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测　型预测结果相比，如表３所示。支持向量机预测值的平均相对误　［持向量机预测模型进行训练和验证，证明了支持向量机用于机械　差只有２．７４％，最大相对误差为１１．９６％，相对误差超过１０％的只　［Ｊ］．推进技术，２００５，２６（３）：２６０—２６４．　（｝ＩｕＪｉｎ—Ｈａｔ，ＸｉｅＳｈｏｕ－Ｓｈｅｎｇ．Ｓｔｕｄｙｏｆｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓｆｏｒａｅｒｏ—　有１个，而ＢＰ神经网络预测值的平均相对误差为７．４７％，最大相　对误差高达１９．０７％，相对误差超过１０％的有５个，故得出对于小　ｅｎｇｉｎｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｔｒｅｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ［Ｊ］Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｐｒｏｐｕｌｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，　２００５．２６（３）：２６０－２６４．）　（Ｓｈｅｎ　Ｌｉ－ｙａｎａｑｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｔｈｅ　ｒｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒａｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｅｌｅｅｔｒｏｍ—　９］申立艳．机电产品的可再制造性评价研究［Ｄ］．济南：山东大学，２００８．　样本数据，支持向量机比ＢＰ神经网络预测结果更准确，预测精　［度更高，能有效地克服再制造成本样本数据不足的问题。　制造成本的准确预测，能为再制造决策者提供决策依据，进而做　出正确的决策以实现企业经济效益最大化，同时该预测模型还可　以推广到其他机电产品再制造成本的预测。　ｅｃ－ｈａｎｉｃａｌｐｒｏｄｕｃｔｓ　ｌＤ　ＪＪｉｎａｎ：ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００８．）　（３）再制造成本是再制造决策的主要依据之一，因此，对再　ｌ　１０　Ｊ　Ｅｒｉｋ　Ｓｕｎｄｉｎ，Ｂｅｒｔ　Ｂｒａｓ．Ｍａｋｉｎｇ　ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ　ｓａｌｅｓ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｌｙ　ａｎｄ　ｅｃｏｎｏｍｉｃａｌｌｙ　ｂｅｎｅｆｔｃｉａｌ　ｔｈｒｏｕｇｈ　ｐｒｏｄｕｃｔ　ｒｅｍａｎｕｆａｃｔｕｉｒｎｇ【Ｊ］ｄｏｕｍａｌ　ｏｆ　ＣｌｅａｎｅｒＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，２００５（１３）：９１３—９２５．　［１１］张国庆，荆学东，浦耿强．汽车发动机可再制造性评价【Ｊ］．中国机械工　程，２００５，１６（８）：７３９－７４２．　（ＺｈａｎｇＧｕｏ－ｑｉｎｇ，ＪｉｎｇＸｕｅ－ｄｏｎｇ，ＰｕＧｅｎｇ－ｑｉａｎｇ．ＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｎＲｅｍ－　参考文献　［１］Ｇａｌｂｒｅｔｈ　Ｍ　Ｒ．Ｍａｎａｇｉｎｇ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ　ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ　ｉｎ　ｒｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ［Ｄ］．　Ｔｅｎｎｅｓｓｅｅ：Ｖａｎｄｅｒｂｉｈ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００６．　ａｎｕｆａｃｔｕｒａｂｉｌｉｔｙ　ｏｆｔｈｅ　Ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅ　Ｅｎｇｉｎｅｓ［Ｊ］．Ｃｈｉｎａ　Ｍｅｃｈａｎｉｃｌａ　Ｅｎｇｉｎ—　ｅｅｒｉｎｇ．２００５，１６（８）：７３９—７４２．）　［２］Ｆｅｒｒｅｒ　Ｇ，Ｓｗａｍｉｎａｔｈａｎ　Ｊ　Ｍ．Ｍａｎａｇｉｎｇ　ｎｅｗ　ａｎｄ　ｒｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅｄ　ｐｒｏｄｕｃｔｓ　［１２］ＢｉｎｇＤｏｎｇ，ＣｈｅｎｇＣａｏ，ＳｔｅｗＥａｎｇＬｅｅ．Ａｐｐｌｙｉｎｇ　ｓｕｐｐｏｒｔ　ｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓ　［Ｊ］．ＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ，２００６，５２（１）：１－１４．　ｔｏ　ｐｒｅｄｉｃｔ　ｂｕｉｌｄｉｎｇ　ｅｎｅｒｙｇ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｒｏｐｉｃａｌ　ｒｅｉｇｏｎ　ＥＪ］．Ｅｎｅｒｙｇ　ｎｄ　ａ［３］李新军，达庆利．再制造成本随机分布的生产优化问题研究　］．控制　Ｂｕｉｌｄｉｎｇｓ，２００５（３７）：５４５－５５３．　与决策，２００８，２３（１）：４１－４５．　［１３］林升梁，刘志．基于ＲＢＦ核函数的支持向量机参数选择［Ｊ］．浙江工业　（Ｌｉ　Ｘｉｎ－ｊｕｎ，Ｄａ　Ｑｉｎｇ－ｌｉ．Ｍｏｎｏｐｏｌｙ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｆｏｒ　大学学报，２００７，２５（２）：１６３—１６７．　（ＬｉｎＳｈｅｎｇ－Ｌｉａｎｇ，Ｌｉｕ　Ｚｈｉ．Ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ　ｉｎ　ＳＶＭ　ｗｉｔｈ　ＲＢＦ　ｋｅｒｎｅｌ　ｒｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ　ｃｏｓｔ　ｗｉｔｈ　ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ　ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｎｄ　Ｄｅｃｉｓｉｏｎ，　２００８，２３（１）：４１－４５．）　ｆｕｎｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆＺｈｅｊｉｎｇ　ａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００７，２５（２）：　１６３—１６７．）　［４］刘志峰，毕道坤，刘涛．基于线性回归模型的机电产品再制造费用预测　［Ｊ］．机械设计与制造，２０１１（９）：２５８—２６０．　（Ｌｉｕ　Ｚｈｉ－ｆｅｎｇ，Ｂｉ　Ｄａｏ－Ｋｕｎ，Ｌｉｕ　Ｔａｎ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ　ｆｏｒ　ｒｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ　ｃｏｓｔ　［１４］李元诚，方廷健，于尔铿．短期负荷预测的支持向量机方法研究［Ｊ］　＿中国电机工程学报，２００３，２３（６）：５５－５９．　（Ｌｉ　Ｙｕａｎ－ｃｈｅｎｇ，Ｆａｎｇ　Ｔｉｎｇ－ｊｉａｎ，Ｙｕ　ｅｒ－ｋｅｎｇ．Ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｓｕｐｐｏｒｔ　ｖｅｃｔｏｒ　ｍａｃｈｉｎｅｓ　ｆｏｒ　ｓｈｏｒｔ－ｔｒｅｍ　ｌｏａｄ　ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ　ｌＪ　ｊ．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＣＳＥＥ，　ｏｆ　ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ　ａｎｄ　ｅｌｅｃｔｉｒｃａｌ　ｐｒｏｄｕｃｔｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｌｉｎｅａｒ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ［Ｊ］．　ＭａｃｈｉｎｅｒｙＤｅｓｉｇｎ＆Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ，２０１１（９）：２５８—２６０．）　［５］胥悦红，顾培亮．基于ＢＰ神经网络的产品成本预测［Ｊ］＿管理工程学，　２０ｏ３．２３（６）：５５—５９．）　（上接第２６７页）　［３］董泽，刘娜，韩璞．专家整定ＰＩＤ控制系统的设计［Ｊ］．计算机仿真，　２００２，１９（１）：２３—２６．　（Ｄｏｎｇ　Ｚｅ，Ｌｉｕ　Ｎａ，Ｈａｎ　Ｐｕ．ｈｅ　ＤｅｓｉＴｇｎ　ｏｆ　Ｅｘｐｅｒｔ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｏｒ　ｆＰＩＤ　【Ｊ　Ｊ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ，２００２，１９（１）：２３—２６．）　［７］王丹力．ＭＡＴＬＡＢ控制系统设计、仿真、应用［Ｍ］．北京：中国电力出版　社，２００７．　（Ｗａｎｇ　Ｄａｎ－ｌｉ．ＭＡＴＬＡＢ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｄｅｓｉｇｎ，Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｎｄ　ａＡｐｐｌｉｃａ—　［４］沈凯，陆继东，陈　ｌ顷．专家控制在循环流化床锅炉燃烧控制系统中的　应用［Ｊ］＿动力工程学报，２００３，２３（４）：２５５７—２５５９．　（Ｓｈｅｎ　Ｋａｉ，Ｌｕ　Ｊｉ－ｄｏｎｇ，Ｃｈｅｎ　Ｊｉａｏ—ｓｈｕｎ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｅｘｐｅｒｔ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｉｎ　Ｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｆｏｒ　Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｎｇ　Ｆｌｕｉｄｉｚｅｄ　Ｂｅｄ　Ｂｏｉｌｅｒｓ【Ｊ　Ｊ．　ＰｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００３，２３（４）：２５５７—２５５９．）　ｔｉｏｎ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｉｒｃ　ＰｏｗｅｒＰｒｅｓｓ，２００７．）　［８］黄卫华．模糊控制系统及应用［Ｍ］　Ｂ京：电子工业出版社，２０１２．　（Ｈｕａｎｇ　Ｗｅｉ－ｈｕａ．Ｆｕｚｚｙ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｅｌｅ—　ｃｔｒｏｎｉｃ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　Ｐｒｅｓｓ，２０１２．）　［９］李江全．组态软件Ｋｉｔ·ｇＶｉｅｗ从Ａｆ－Ｉ到监控应用５０例［Ｍ］．北京：电子　工业出版社，２０１５．　［５］谷俊杰，张栾英，郄彦明．再热汽温的模糊控制［Ｊ］．动力工程学报，　（ＬＩ　Ｊｉｎｇ－ｑｕａｎ．ａ５０　Ｃａｓｅｓ　ｏｆ　Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ　Ｓｏｆｔｗａｒｅ　ＫｉｎｇＶｉｅｗ－ｆｒｏｍ　１９９７，１７（６）：２６—２９．　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｔｏ　Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉ“ｇ：Ｅｌｅｃｔｍｎｉｃ　Ｉｎｄｕｓｔｙｒ　Ｐｒｅｓｓ，２０１５．）　（Ｇｕ　Ｊｕｎ－ｊｉｅ，Ｚｈａｎｇ　Ｌｕａｎ－ｙｉｎｇ，Ｑｉｅ　Ｙａｎ－ｍｉｎｇ．Ｆｕｚｚｙ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　Ｒｅｈｅａｔｉｎｇ　［１Ｏ］夏蕾，袁镇福．火电厂锅炉主汽温度控制策略研究［Ｊ］．锅炉技术，２００７，　ＳｔｅａｍＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，１９９７，１７（６）：２６－２９．）　３８（５）：６—１Ｏ，　［６］潘永湘，杨延西，赵跃．过程控制与自动化仪表［Ｍ］．第２版．北京：机械　（ＸｉａＬｅｉ．ＹｕａｎＺｈｅｎ－ｆｕ．ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆｔｈｅＭａｊｏｒＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＣｏｎｔｒｏｌ　工业出版社，２０１１．　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ　ｏｎｔｈｅＢｏｉｌｅｒ　ｏｆＰｏｗｅｒＰｌａｎｔ［Ｊ］．ＢｏｉｌｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｙｇ，２００７，３８　（ＰａｎＹｏｎｇ－ｘｉａｎｇ，ＹａｎｇＹａｎ－ｘｉ，ＺｈａｏＹｕｅ．ＰｒｏｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ　ＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｉＭ］．ＳｅｃｏｎｄＥｄｉｔｉｏｒｒＢｅｉｊｉｎｇ：ＭｅｃｈａｎｉｃａｌＩｎｄｕｓｔｒｙＰｒｅｓｓ，２０１１．）　（５）：６—１０．）　

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/d4e8a57bdf36a32d7375a417866fb84ae45cc3e0.html

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