[发明专利]尤其矿物燃料锅炉燃烧室内燃烧过程的控制方法和燃烧系统

权利要求书

1.一种尤其矿物燃料锅炉燃烧室内的燃烧过程的控制方法，其中确定所述燃烧室(FR)内的空间分辨的测量值(MW)，其特征为：

-将所述空间分辨的测量值(MW)变换为能够用于控制目的的状态参数(RG)，接着将所述状态参数作为实际值输入给控制回路(R)；

-在控制回路(R)中所确定的执行参数改变(RA)通过反向变换(RT)在考虑目标最优化的情况下分配给执行元件。

2.按照权利要求1所述的方法，其特征为，为了根据空间的测量值(MW)确定不同的状态参数，分析来自于下列基准参数组中的基准参数：

a)加强或抑制部分测量技术检测空间而得到的加权平均值，和/或，

b)在测量技术检测空间内测量参数的平均值，和/或，

c)测量值重心的空间位置，和/或，

d)空间分配模式的统计特征参数。

3.按照权利要求1或2所述的方法，其特征为，对于所述状态参数能够确定最优化目标作为额定值(SW)，其中，这些状态参数与按传统可利用的测量和过程信息相结合来表征燃烧过程当前的运行状态。

4.按照上述任一项权利要求所述的方法，其特征为，定义导出状态参数的额定值(SW)，用于规定期望的运行特性。

5.按照上述任一项权利要求所述的方法，其特征为，导出针对不同执行参数的控制干预，借助它们有针对性地影响所述燃烧过程，其中，尤其控制干预以不同强度作用在多个执行元件上。

6.按照上述任一项权利要求所述的方法，其特征为，计算额定值偏差，以便识别用于在过程中按控制技术修正干预的偏差。

7.按照上述任一项权利要求所述的方法，其特征为：将通过不同的被识别的额定值偏差在不同执行元件上所施加的不同的控制干预，叠加合计成用于每个执行元件的总控制干预。

8.按照权利要求1至7之一所述的方法，其中，为达到最优化目标用过程测量参数训练神经元网络，并将该神经元网络作为专用模型用于预测燃烧反应。

9.按照权利要求1至8之一所述的方法，其中，利用迭代的最优化算法，借助由神经元网络所预测的燃烧反应，确定所述控制干预在所述执行元件中的有利分配并确定这些执行元件的修正值。

10.按照上述任一项权利要求所述的方法，其特征为，在所述燃烧室燃烧区附近的横截面上实施测量。

11.按照上述任一项权利要求所述的方法，其特征为，确定CO、O₂、CO₂、H₂O的局部浓度和温度，或这些测量参数的或类似测量参数的子群，作为燃烧的特性。

12.一种尤其用于矿物燃料锅炉的具有燃烧室的燃烧系统，包括具有燃烧诊断装置的控制系统，其中，燃烧诊断装置配备有在燃烧室内空间分辨的测量系统，其特征为，所述控制系统被构造用于实施按照权利要求1至11之一所述的方法。

13.一种矿物燃料电厂设备，包括一个按照权利要求12所述的燃烧系统。