晏 恒，胡林靜，仝傲宇

(內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)電力學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010080)

1 引言

循環(huán)流化床鍋爐 (Circulating Fluidized Bed Boiler，CFBB)是近幾十年以來迅速發(fā)展起來的一種新型燃燒適應(yīng)性廣、穩(wěn)定高效、環(huán)保性能優(yōu)越的清潔燃料燃燒技術(shù)，并在全世界越來越受到廣泛重視。其燃燒系統(tǒng)的被控對(duì)象具有多變量、非線性、強(qiáng)耦合、大慣性等特點(diǎn)，是一類典型的難控的熱工對(duì)象。

國內(nèi)的300MW CFBB的研發(fā)處在發(fā)展上升階段，較多學(xué)者對(duì)當(dāng)前循環(huán)流化床燃燒系統(tǒng)采用以給煤量和一次風(fēng)量的配比的變化來反映床溫和主汽壓，在控制運(yùn)行中主要的調(diào)節(jié)和控制手段都是為了實(shí)現(xiàn)主蒸汽壓力和床溫的穩(wěn)定，但未能兼顧燃燒過程的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性[1-3]。且所建立的模型動(dòng)態(tài)性復(fù)雜，在實(shí)現(xiàn)鍋爐自動(dòng)控制中仍存在一些問題[4-5]。為了實(shí)現(xiàn)有效的控制，解決復(fù)雜模型帶來的掣肘，文獻(xiàn)[6]通過定義輸入量的動(dòng)態(tài)階，利用最小二乘支持向量機(jī)算法實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)床溫，并利用遺傳算法對(duì)機(jī)組進(jìn)行離線尋優(yōu)從而建立床溫模型。文獻(xiàn)[7]將PLS和OLS算法和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和數(shù)據(jù)泛化，然后用算法優(yōu)化，得出較高精度的燃燒過程模型。文獻(xiàn)[8]理論分析了鍋爐大型化中二次風(fēng)穿透問題和燃燒系統(tǒng)強(qiáng)耦合問題，并利用編制的辨識(shí)軟件，建立了燃燒系統(tǒng)和床壓系統(tǒng)的線性模型。盡管這些文章以不同方式從不同方面對(duì)循環(huán)流化床鍋爐進(jìn)行了建模，但是繁雜的附加條件在工業(yè)過程中通常難以滿足，無法被廣泛接受，同時(shí)算法的參數(shù)整定較為繁雜、理論上分析較多，泛化性不強(qiáng)。

考慮到以上問題，結(jié)合蒙西發(fā)電廠機(jī)組運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)，針對(duì)無外置式熱交換器的循環(huán)流化床鍋爐建立以給煤量、一次風(fēng)量和排渣量為輸入量，床溫和主蒸汽壓力為目標(biāo)控制量的燃燒系統(tǒng)模型。并在機(jī)組50%、70%與100%三種典型工況下，通過辨識(shí)、擬合仿真、驗(yàn)證，分析燃燒系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，保證了所建模型的精度性和可靠性。

2 系統(tǒng)模型辨識(shí)理論及方法研究

2.1 建模辨識(shí)原理

灰箱建模是將機(jī)理建模和辨識(shí)建模相結(jié)合的建模方式。一方面可以利用專家對(duì)過程控制領(lǐng)域已有的經(jīng)驗(yàn)去了解和分析系統(tǒng)本身的結(jié)構(gòu)特性和運(yùn)動(dòng)規(guī)律；另一方面通過系統(tǒng)歷史運(yùn)行的輸入輸出數(shù)據(jù)，估計(jì)出可以表征該系統(tǒng)的輸入輸出之間關(guān)系的數(shù)學(xué)關(guān)系式，關(guān)系式中的結(jié)構(gòu)和參數(shù)必然可以反映出系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性[9]。本文針對(duì)循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)的特性，研究主要因素忽略次要因素，將燃燒系統(tǒng)簡(jiǎn)化成圖1所示系統(tǒng)。

圖1 循環(huán)流化床燃燒系統(tǒng)簡(jiǎn)圖

循環(huán)流化床燃燒系統(tǒng)是一個(gè)典型的多輸入多輸出(MI/MO )的非線性系統(tǒng)?？梢詫⑦@樣一個(gè)MI/MO系統(tǒng)看作多個(gè)單輸入單輸出(SI/SO)的系統(tǒng)疊加的形式。對(duì)于每SI/SO

系統(tǒng)，通過采集能夠代表系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的輸入輸出數(shù)據(jù)，運(yùn)用建模理論，以目標(biāo)函數(shù)值(即，采樣數(shù)據(jù)輸出值和模型輸出值的差)

作為辨識(shí)算法的準(zhǔn)則函數(shù)，當(dāng)擬合的數(shù)據(jù)曲線均方差最小時(shí)，得出各工況點(diǎn)下的線性傳遞函數(shù)模型集，從而確定出實(shí)際系統(tǒng)的近似模型。

其中模型集的描述是建模的關(guān)鍵，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的輸出響應(yīng)曲線的特性，結(jié)合專家總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)，表征循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)在不同工況點(diǎn)附近的動(dòng)態(tài)特征可用如下經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ图?/p>

(1)

其中對(duì)于延遲時(shí)間τ的辨識(shí)，是將其放在參數(shù)辨識(shí)的過程中，增加參數(shù)的辨識(shí)個(gè)數(shù)，運(yùn)用粒子群算法同時(shí)學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，將辨識(shí)過程看作曲線的擬合過程。辨識(shí)原理圖如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)辨識(shí)過程原理圖

由圖2可知，在給定輸入下，若確定了式(1)中K，T，a，n，τ各參數(shù)在一定的誤差范圍內(nèi)時(shí)，模型輸出y′(t)與實(shí)際系統(tǒng)輸出y(t)匹配度較高，則表示當(dāng)前模型參數(shù)求取符合要求。

2.2 數(shù)據(jù)處理

為了盡可能地消除采集數(shù)據(jù)的漂移和無用低頻段信息對(duì)建模的影響，以下三個(gè)原則有利于在電廠運(yùn)行的大量數(shù)據(jù)中選擇合理辨識(shí)模型的數(shù)據(jù)：①采樣周期應(yīng)滿足香農(nóng)采樣定理。②七點(diǎn)三次平滑濾波法是基于多項(xiàng)式最小二乘曲線擬合原理的運(yùn)動(dòng)平滑濾波方法。其原理是通過處理采樣數(shù)據(jù)中的每七個(gè)點(diǎn)并將其轉(zhuǎn)換為三個(gè)點(diǎn)的多項(xiàng)式的值的方式對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾和去噪。③為了剔除采集數(shù)據(jù)中遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過實(shí)際范圍的奇異數(shù)據(jù)。通過采用“3σ準(zhǔn)則”檢驗(yàn)法可以達(dá)到預(yù)期效果。

以50%工況下對(duì)給煤量進(jìn)行數(shù)據(jù)處理為例，處理前后效果如圖3所示。

圖3 50%工況下給煤量處理效果圖

2.3 基于改進(jìn)粒子群算法的參數(shù)辨識(shí)

由圖2看出，模型辨識(shí)本質(zhì)上就是通過輸入輸出數(shù)據(jù)確定模型集的一種演算，在分析對(duì)象的輸出響應(yīng)下，估計(jì)出對(duì)象的模型類型，即式(1)的K，T，a，n，τ的恰當(dāng)組合。本文采用的粒子群算法在收斂情況下，可以避免模型結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)系統(tǒng)的影響，快速地辨識(shí)出相應(yīng)的模型。

粒子群算法(PSO)描述如下：在PSO中，q個(gè)粒子群組成q組可能解，其中，第i個(gè)粒子的位置表示為向量

Yi=(yi1，yi2，…，yiN)，i=1，2，…，q

(2)

其速度標(biāo)記為：Vi=(vi1，vi2，…，viN)。隨機(jī)產(chǎn)生一組Yi(初代種群)，Yi帶入優(yōu)化問題O(Y)中就可以計(jì)算其適應(yīng)值，根據(jù)適應(yīng)值的大小衡量Yi的優(yōu)劣程度[10]。

本文以目標(biāo)函數(shù)作為準(zhǔn)則函數(shù)，通過求最小值，使目標(biāo)函數(shù)值越小，則對(duì)應(yīng)的適應(yīng)值越好。設(shè)粒子i到目前為止搜索最好的位置記為：Y-est。則粒子i的此時(shí)最好位置為

(3)

尋優(yōu)過程中粒子群經(jīng)歷的最優(yōu)位置記為Y-estg，通過式(4)更新當(dāng)前速度，通過下面式(5)更新當(dāng)前的位置。

vin(t+1)=vin+C1×rand()×(Y-estin-yin(t))

+C2×rand()×(Y-estgn-yin(t))

(4)

yin(t+1)=yin(t)+vin(t+1)

(5)

改進(jìn)粒子群算法是指帶慣性權(quán)重的PSO，引入慣性權(quán)重w以協(xié)調(diào)全局搜索和局部搜索的程度。即，

vin(t+1)=wvin+C1×rand()×(Y-estin-yin(t))

+C2×rand()×(Y-estgn-yin(t))

(6)

其中，w采用線性遞減策略，其值的范圍通常為[0，2]。C1與C2為認(rèn)知因子，在算法收斂范圍內(nèi)，w越大，粒子全局搜索能力較強(qiáng)；w越小，局部搜索能力較強(qiáng)。參數(shù)的選取是影響算法性能和效率的關(guān)鍵，當(dāng)C1、C2、w在一定范圍內(nèi)取值時(shí)PSO算法具有收斂解[11-12]。

3 床溫和主汽壓力的辨識(shí)

3.1 床溫的辨識(shí)

由熱工特性和過程控制經(jīng)驗(yàn)可知，給煤量引起床溫的變化過程具有純延遲、大慣性和自平衡特性。在本文中選取的模型集可以代表其模型的所有特征。

模型的辨識(shí)思想分兩步：

1)篩選出能夠代表燃燒系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的運(yùn)行數(shù)據(jù)后，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理，利用粒子群算法辨識(shí)出床溫在50%、70%和100%三工況點(diǎn)附近的估計(jì)模型，選擇粒子群算法的準(zhǔn)則函數(shù)最小時(shí)的仿真結(jié)果，得出的模型基本上能反映輸入輸出數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)關(guān)系。但是，此類模型并不能證明被控量是由某一種輸入量的變化單一引起的，其模型下的熱工特性不一定準(zhǔn)確，必須經(jīng)過在該工況點(diǎn)下的其它無關(guān)數(shù)據(jù)去驗(yàn)證[13]。

2)為了驗(yàn)證模型的有效性，本文通過賦予輸入量一個(gè)擾動(dòng)信號(hào)，其床溫必然也會(huì)跟著發(fā)生變化，將初始時(shí)刻的床溫標(biāo)記為0基準(zhǔn)，則床溫的變化量ΔT便可以得出。 記錄每個(gè)床溫的變化值ΔT，將與真實(shí)數(shù)據(jù)相比較，擬合程度最匹配時(shí)，確定模型參數(shù)[14]。

以給煤量-床溫的辨識(shí)為例：

1)給煤量為給煤機(jī)煤量反饋值之和，床溫為6個(gè)床溫信號(hào)采集點(diǎn)的均值。在3種工況下，先對(duì)原始給煤量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通過遍歷階次n的值(通常取1～5，綜合實(shí)際考慮和每次辨識(shí)的誤差結(jié)果，當(dāng)n=2時(shí)，擬合效果符合預(yù)期)，采用粒子群算法辨識(shí)出模型各參數(shù)。(1)式中的參數(shù)變化范圍是：比例系數(shù)K∈(0，7)，慣性環(huán)節(jié)的時(shí)間常數(shù)T ∈(0，500)，微分環(huán)節(jié)常數(shù)a ∈(0，1)，延遲時(shí)間τ∈(0，500)。在PSO中粒子個(gè)數(shù)為80、優(yōu)化代數(shù)為100、w=[0.8 1.2]、C1、C2=[1.8 2]、采樣時(shí)間為10s。仿真得出的模型擬合效果圖如圖4所示。此時(shí)3工況下的擬合誤差分別為0.0083、0.0052、0.0024。

圖4 給煤量的變化對(duì)床溫的辨識(shí)結(jié)果

由誤差范圍內(nèi)的辨識(shí)擬合結(jié)果，得出3工況下給煤量-床溫的傳遞函數(shù)近似模型。

50%工況：

(7)

70%工況：

(8)

100%工況：

(9)

2)在上述的理論研究和已知3種工況下給煤量-床溫模型的基礎(chǔ)上，通過對(duì)給煤量模型施加階躍信號(hào)后，每隔100s記錄相對(duì)應(yīng)床溫的變化值ΔT，最后和同機(jī)組同工況下的實(shí)際床溫?cái)?shù)據(jù)做擬合效果對(duì)比，就可保證了在該數(shù)據(jù)段內(nèi)，影響床溫的其它因素盡可能是不參與到辨識(shí)過程中，床溫的波動(dòng)是由給煤量單獨(dú)引起的，從而增加了模型的準(zhǔn)確性，驗(yàn)證了辨識(shí)模型的可信度。

以50%工況下的給煤量-床溫的模型為例，記錄測(cè)試時(shí)間段內(nèi)床溫變化值列表如表1所示。對(duì)模型的驗(yàn)證結(jié)果如圖5所示。

表1 給煤量擾動(dòng)下的床溫變化值

圖5 給煤量階躍擾動(dòng)下的床溫變化

由圖4中的擬合曲線和圖5中的驗(yàn)證性曲線可知，燃料煤粉經(jīng)過給煤機(jī)傳送進(jìn)爐膛內(nèi)燃燒的過程是一個(gè)緩慢的過程，具有延時(shí)性，可以首先，低溫的煤粉由于進(jìn)入爐膛后會(huì)先吸收部分熱量破裂燃燒會(huì)致使床溫呈現(xiàn)負(fù)溫度，隨著煤量的增加，燃燒的進(jìn)行，煤粉放熱使?fàn)t膛內(nèi)溫度慣性上升，最終趨于穩(wěn)定[15]。

同理，對(duì)一次風(fēng)量-床溫和排渣量-床溫的模型辨識(shí)做同樣的處理，得出在同機(jī)組不同工況下的擬合曲線和模型參數(shù)：

在辨識(shí)時(shí)，圖6的參數(shù)變化范圍是：K∈(0，2)，T∈(0，800)，a∈(0，500)，n=2，τ∈(0，200)。PSO中粒子個(gè)數(shù)為80、優(yōu)化代數(shù)為60、w=[0.9 1.7]、C1=C2=0.8、采樣時(shí)間為10s。此時(shí)3工況下的擬合誤差分別為0.0097、0.0122、0.0027。

圖6 一次風(fēng)的變化對(duì)床溫的辨識(shí)結(jié)果

圖7 一次風(fēng)量階躍擾動(dòng)下床溫變化

結(jié)合PSO辨識(shí)結(jié)果，通過擬合圖可知，一次風(fēng)量加大使煙氣從密相區(qū)帶走的熱量也在不斷增多，致使床溫下降。同時(shí)，風(fēng)量越大，使?fàn)t膛內(nèi)的顆粒流化作用更加劇[16]，

提供燃燒使用的氧量上升，從而燃燒放熱量增加，造成床溫上升。從整個(gè)過程來看床溫體現(xiàn)出一定的慣性和延遲。

圖8在PSO算法辨識(shí)過程中，(1)式中的各模型的參數(shù)變化范圍是：K∈(0，10)，T∈(0，15)，a∈(0，4000)，n=2，τ∈(0，60)。PSO中粒子個(gè)數(shù)為60、優(yōu)化代數(shù)為100、w=[0.2 1.2]、C1=C2=2、采樣時(shí)間為10s。此時(shí)3工況下的擬合誤差分別為0.0147、0.0053、0.0025。

圖8 排渣量的變化對(duì)床溫的辨識(shí)結(jié)果

圖9 排渣量階躍擾動(dòng)下床溫變化

由擬合圖看出，隨著排渣量的增加，爐膛廢料從密相區(qū)帶走的熱量增加，使床溫降低；同時(shí)隨著外部冷空氣的進(jìn)入，床溫進(jìn)一步降低，其中存在一定的慣性和延遲[17]。隨著排渣的進(jìn)行到停止，爐膛密相區(qū)的氧氣增加，煤粉粒的流化空間加大，爐內(nèi)的燃燒反映加強(qiáng)，床溫會(huì)逐漸上升。

同機(jī)組相應(yīng)工況下，一次風(fēng)量-床溫和排渣量-床溫的傳遞函數(shù)模型如下

50%工況

(10)

70%工況

(11)

100%工況

(12)

3.2 主蒸汽壓力的辨識(shí)

同辨識(shí)床溫，分兩個(gè)步驟分別確定出給煤量-主汽壓、一次風(fēng)量-主汽壓和排渣量-主汽壓在同機(jī)組變工況下的系統(tǒng)模型，綜合給煤量和一次風(fēng)量變化引起主汽壓力變化的熱工特性，便于模型曲線的仿真觀察，此處不再附加采集的原始給煤量和一次風(fēng)量的數(shù)據(jù)曲線。

以給煤量-主汽壓模型辨識(shí)為例：

1)同機(jī)組下，給煤量數(shù)據(jù)為給煤機(jī)煤量反饋值之和，主汽壓力數(shù)據(jù)為各主汽調(diào)整閥門的總值。3種不同工況下，對(duì)原始給煤量數(shù)據(jù)處理后，采用粒子群算法辨識(shí)出的模型各參數(shù)。(1)式中的參數(shù)變化范圍是：K∈(0，20)，T∈(0，100)，a∈(0，1)，n=2，τ∈(0，300)。在PSO中粒子個(gè)數(shù)為60、優(yōu)化代數(shù)為100、w=[1.6 1.2]、C1、C2=[2.1 1.8]、采樣時(shí)間為10s。仿真得出的模型擬合效果圖如圖10所示。此時(shí)3工況下的擬合誤差分別為0.0109、0.0077、0.0003，辨識(shí)結(jié)果基本符合要求。

圖10 給煤量的變化對(duì)主汽壓的辨識(shí)結(jié)果

此時(shí)得出的3工況下給煤量-主汽壓力的傳遞函數(shù)近似模型：

50%工況

(13)

70%工況

(14)

100%工況

(15)

2)結(jié)合3種工況點(diǎn)下給煤量-主汽壓力的近似模型，通過對(duì)給煤量模型給與階躍信號(hào)后，記錄相對(duì)應(yīng)主汽壓力的變化值ΔP，最后和同機(jī)組同工況下的真實(shí)主汽壓力數(shù)據(jù)做擬合效果對(duì)比。

以50%工況下給煤量-主汽壓力模型為例，主汽壓力變化值列表如下表2所示。對(duì)模型的驗(yàn)證結(jié)果如下圖11所示。

表2 給煤量擾動(dòng)下的主汽壓力變化值

圖11 給煤量階躍擾動(dòng)下主汽壓力的變化

由圖10的擬合曲線和圖11的驗(yàn)證性曲線可知，給煤量增加時(shí)，爐膛內(nèi)熱反應(yīng)加劇，鍋爐熱負(fù)荷增強(qiáng)，蒸汽蒸發(fā)強(qiáng)度加劇，汽包內(nèi)外的壓力差增大使得蒸汽流量增加，主蒸汽壓力增大[18]。主汽壓力的滯后和慣性特性依舊明顯，隨著燃燒的進(jìn)行，給煤給煤量變化較小時(shí)，主汽壓力下降，最終趨于穩(wěn)定。

同理，對(duì)一次風(fēng)量-主汽壓和排渣量-主汽壓的辨識(shí)做同樣的處理，得出同機(jī)組不同工況下的擬合曲線和和驗(yàn)證性仿真圖。最終確定相應(yīng)工況下的模型的傳遞函數(shù)。

圖12在辨識(shí)處理過程中，同機(jī)組不同工況下，(1)式中的參數(shù)變化范圍是：K∈(0，5)，T∈(0.01，300)，a∈(0，1)，n=2，τ∈(0，600)。PSO中粒子個(gè)數(shù)為80、優(yōu)化代數(shù)為110、w=[0.8 1.2]、C1、C2=[2 2.2]、采樣時(shí)間為10s。此時(shí)3工況下的擬合誤差分別為0.0084、0.0102、0.0117。

圖12 一次風(fēng)的變化對(duì)主汽壓的辨識(shí)結(jié)果

結(jié)合PSO辨識(shí)的結(jié)果，由辨識(shí)擬合圖和驗(yàn)證圖表明，一次風(fēng)量的增加會(huì)顯著的加強(qiáng)爐膛內(nèi)部的粗細(xì)顆粒的流化程度，使燃燒過程更加充分，從而劇烈的燃燒放熱使水冷壁的熱交換能力加劇，水的蒸發(fā)量增多，汽包內(nèi)的壓力增加，使主汽壓升高[19]。反之，則具有相反的動(dòng)態(tài)變化。此外，從時(shí)間域的動(dòng)態(tài)響應(yīng)可知，主汽壓伴隨一次風(fēng)量的變化而變化時(shí)有時(shí)滯、大慣性等特點(diǎn)，符合研究對(duì)象的熱工特征。

圖13在辨識(shí)時(shí)，同機(jī)組不同工況下，(1)式中的參數(shù)變化范圍是：K∈(0，5)，T∈(0.01，500)，a∈(0，1)，n=2，τ∈(0，300)。PSO中粒子個(gè)數(shù)為110、優(yōu)化代數(shù)為100、w=[1 1]、C1、C2=2.1 、采樣時(shí)間為10s。

圖13 排渣量的變化對(duì)主汽壓的辨識(shí)結(jié)果

此時(shí)3工況下的擬合誤差分別為0.0033、0.0021、0.0073。

圖14 排渣量階躍擾動(dòng)下主汽壓力的變化

仿真表明，隨著外部因素的穩(wěn)定運(yùn)行，排渣量的變化會(huì)造成爐內(nèi)主汽壓的波動(dòng)。排渣量增大，由于水冷壁吸收的熱量的變化過程有較大的延時(shí)性，使?fàn)t膛的溫度呈現(xiàn)由強(qiáng)后轉(zhuǎn)弱的變化，隨之主汽壓力先增大后減小。

相應(yīng)工況下，一次風(fēng)量-主汽壓和排渣量-主汽壓的傳遞函數(shù)模型如下：

50%工況

(16)

70%工況

(17)

100%工況

(18)

4 結(jié)果分析

基于上述仿真和策略分析，得出循環(huán)流

化床鍋爐在50%、70%和100%工況下的燃燒系統(tǒng)模型傳遞函數(shù)矩陣。

(19)

其中，給煤量B的單位為t/h，一次風(fēng)量Q的單位為Nm3/h，冷渣器轉(zhuǎn)速W的單位為r/min，床溫T的單位為℃，主汽壓力PT的單位為MPa。

由文中模型擬合曲線和驗(yàn)證性仿真表明，本文所建立的GTB(s)、GTQ(s)、GTW(s)和GPTB(s)、GPTQ(s)、GPTW(s)各工況下模型的動(dòng)態(tài)特性結(jié)果能夠較好的匹配實(shí)際工程現(xiàn)場(chǎng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，且擬合誤差小、辨識(shí)的模型精度較高。

5 結(jié)論

由蒙西發(fā)電廠300MW循環(huán)流化床鍋爐，通過篩選機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，用粒子群算法分別辨識(shí)出反映循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)在50%、70%、100%工況下的傳遞函數(shù)模型。分析了以給煤量、一次風(fēng)量和排渣量對(duì)床溫和主蒸汽壓力變化的動(dòng)態(tài)特性，建立了變工況下燃燒系統(tǒng)的多變量傳遞函數(shù)矩陣。擬合結(jié)果表明，在誤差控制范圍內(nèi)，

所建立模型可完全表征對(duì)應(yīng)工況下的系統(tǒng)特性，既體現(xiàn)出粒子群算法辨識(shí)模型參數(shù)的有效性，也為以后完善循環(huán)流化床鍋爐系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供參考。