18931710279
当前位置: 电除尘器把输入电压作为被控量，反馈量设定为除尘效率和电功率，因为η＝（w1－w2）／w1［1］，其中η为除尘效率，W1、W2分别为入口和出口粉尘含量。除尘效率反映了在某电气条件下出口浊度能否达标；电功率则反映了电能的消耗。以这2个指标合格达标为依据来调节电压，则能达到既达标又节能的目的。
控制方法的设计与实现除尘效率的获得要实现上述的控制系统，直接测量计算即可得到电功率，目前尚无直接测量除尘效率的工具，工程上多采用等速采样法，即在电除尘器进、出口布置测点，将实验前后所用滤筒烘干称重，用重量法计算除尘效率。因为测点有限，而且气流断面的含尘浓度分布不均，再加上测量中的一些人为因素，将会给实验结果造成很大的误差。
电压参数的寻优遗传算法是一种宏观意义下的仿生算法［3］，模仿生命与智能的产生与进化过程，按照达尔文“优胜劣汰、适者生存”的原理，鼓励产生好的结构，通过模仿孟得尔遗传变异理论，在迭代过程中保持已有的结构，同时寻找更好的结构，它特别是对于大型的、非线性系统具有较强的鲁棒性。
遗传算法在参数辩识的领域发挥着重要的作用，那么可行解集合就是未知参数的所有可能取值的组合。利用遗传算法的空间快速并行搜索能力，就可以在庞大的可行解集合中找到问题的最优解，这就是遗传算法应用于参数辨识的基本思想。
结论通过该系统的研究开发与成功实施，做如下总结。（1）本文数据源于电除尘器现场实时运行数据，要有足够多的能反映特性的样本，并且选择好适合的BP网络参数，则可以保证与实际系统有一个良好的匹配模型。可以通过在线采集数据，输入神经网络，在线输出除尘效率。在实际应用中，数据应滤波，以保证真实有效。
（2）神经网络的函数逼近能力，还可用于研究电除尘器的各个相关参数，如粉尘比电阻、粒径、入口烟气量、含尘浓度、烟气温度，烟气压力等对除尘效率的影响。这对于电除尘器的建模和控制是一个有潜力的方向
