燃油温度的多变量模糊预测函数控制

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燃油供给温度的精确控制是一个具有非线性特性的流体加热供给多变量控制问题,实际测试表明,现有的单回路PID控制很难实现对燃油供给温度的动态跟踪控制,影响燃油的充分喷射、雾化及其与空气的混合,使部分燃油得不到充分燃烧,造成了能源浪费和环境污染。基于粒子群优化模糊预测函数控制(PSO-F-MPFC)的油料燃烧供给温度多变量解耦控制方法,通过与PID控制方法的比较,以及在阳极焙烧炉重油燃烧供给温度的动态跟踪控制应用表明,该方法优于原有燃油燃烧系统的PID控制,实现了燃油供给温度的动态跟踪精确控制。 The precise control of the fuel supply temperature is a problem of multivariable control of fluid heating supply with nonlinear characteristics. The actual tests show that the existing single-loop PID control is difficult to achieve dynamic tracking control of the fuel supply temperature, affecting the full fuel injection, Atomization and its mixture with the air, so that part of the fuel can not be fully burned, resulting in energy waste and environmental pollution. Multivariable decoupling control method based on particle swarm optimization fuzzy predictive function control (PSO-F-MPFC) was compared with the PID control method and the dynamic tracking control of the feed temperature of heavy oil combustion in the anode roaster , This method is superior to the PID control of the original fuel combustion system to realize the precise control of the dynamic tracking of the fuel supply temperature.
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