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基于煤种辨识的锅炉燃烧优化系统被引量：17: 2006年; 锅炉燃烧优化对于提高能源利用效率、保护和改善环境具有重要意义。提出了一种基于煤的低位发热值在线辨识方法的优化策略,利用煤种发热量辨识的结果,通过正平衡法计算出来的寻优参数,在线调节风煤比;最后进行了仿真,在锅炉负荷、煤种等因素发生变化时,该方法能够提高热效率2%。试验证明,该方法能够保证锅炉在安全运行的前提下,及时调整风煤比,实现锅炉的优化运行。; 董均华徐向东; 关键词：锅炉燃烧优化自寻优

热力系统局部非线性模型辨识: 2007年; 在多模型控制中，局部模型大多数是基于线性模型，其数量和精度影响多模型控制的效果。提出一种基于RBF神经网络的非线性模型辨识算法，采用G．B．Sentoni等人提出的非线性模型结构，利用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络的逼近能力，实现热力系统非线性模型辨识。在RBF神经网络的学习过程中，根据性能函数调节学习率，可以加快学习的收敛过程。最后进行了仿真验证，基于2个局部非线性模型的多模型控制系统与基于5个局部线性模型的多模型控制系统相比，减少了切换时的震荡，控制精度有所提高。试验结果表明，该辨识算法能减少固定模型数量，从而减少模型搜索时间，并且能够提高模型预测精度。; 董均华徐向东; 关键词：热力系统非线性 RBF神经网络

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国家自然科学基金(50320002)