过热汽温串级PID控制系统建模机理分析与验证

建立过热汽温串级PID控制系统模型,通过频域分析法研究工况变化下对系统极点分布和稳定裕度的影响,定性分析PID控制器对过热汽温调节系统稳定性的影响机理,并提出改善过热汽温串级PID控制系统的调节性能的方法。在MATLAB/SIMULINK环境下搭建仿真模型,通过时域分析方法验证了分析的正确性。     

基于相位裕度补偿的大型光伏电站谐波谐振抑制策略

将电网阻抗对大型光伏电站的影响等效转换为对各台逆变器的影响,分析了等效电网阻抗对系统有源阻尼及稳定裕度的影响:电网阻抗的变化不会使系统有源阻尼失效而引发谐波谐振,但会使系统稳定裕度降低。通过分析稳定裕度对开环截止频率和相位交界频率处闭环增益的影响,揭示出系统谐波谐振机理:稳定裕度的减小导致系统对开环截止频率或相位交界频率谐波的放大作用增强,稳定裕度减小到零时,系统对相应频率谐波的放大作用为无穷大,将引发谐波谐振现象。提出一种基于相位裕度补偿的谐波谐振抑制策略,即采用超前环节补偿系统相位,通过比例环节调整开环截止频率,实现对相位裕度的补偿。所提抑制策略可使系统维持足够的稳定裕度,从本质上抑制了谐波谐振的发生。仿真及实验结果验证了理论分析的正确性。     

基于BP神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将BP神经网络和常规PID控制器结合,提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。将这种方法应用于主汽温控制,可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性,并能够克服对象在运行中参数变化的影响,获得良好的控制品质。仿真试验表明该系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。     

控制算法对主汽温控制一致性的研究

主汽温对象具有大惯性、大滞后特性且对象参数随负荷变化较大,属于高阶惯性对象的特性。针对主汽温对象,采用了串级PID控制方法、二阶超前/滞后PID串级控制方法两种不同的控制算法,设计了两种控制主汽温对象的控制系统。在MATLAB环境下对两种控制算法进行仿真研究,通过编程计算每种算法的开环传递函数和闭环传递函数,分析频域特性曲线Bode图和时域阶跃响应曲线,比较各项动态指标,分析并比较最终的结果,得出了各控制算法对主汽温度这种高阶惯性对象的控制效果是否一致性的结论。     

基于RBF神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将RBF神经网络和常规PID控制器结合,提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。将这种方法应用于主汽温控制,可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性,并能够克服对象在运行中参数变化的影响,获得良好的控制品质。仿真试验表明：所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。     

模糊自适应的汽轮机功率抗扰研究

电厂运行过程中尤其在变工况下,汽轮机主蒸汽参数不可避免地会偏离设计值而引起机组功率变化,蒸汽参数在一定范围内变化在运行中是允许的,但较大的幅值变化将会引起机组功率产生相应较大的抖动.而且,当其波动频率与电力系统自然振荡频率一致或相近时,还有可能引起电力系统发生共振机理的低频振荡.因此,本文在汽轮机功控回路基础上引入模糊自适应PID控制器,替代回路原有的常规PID控制器,当回路里存在较大的主汽参数扰动时,来进行模糊自适应PID控制器的抗扰仿真实验.仿真结果表明,模糊自适应PID控制能够抑制主汽参数的扰动对功率的影响,进而维持机组出力平稳地输出.     

基于RBF神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将RBF神经网络和常规PID控制器结合,提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案.将这种方法应用于主汽温控制,可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性,并能够克服对象在运行中参数变化的影响,获得良好的控制品质.仿真试验表明:所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统.     

基于RBF神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将RBF神经网络和常规PID控制器结合，提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。将这种方法应用于主汽温控制，可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性，并能够克服对象在运行中参数变化的影响，获得良好的控制品质。仿真试验表明：所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。     

基于状态变量多模型的主汽温控制系统

针对主汽温系统大惯性、非线性的特点,提出了基于状态变量多模型的控制方案,即先采用状态反馈补偿主汽温系统的惯性,同时调整状态反馈系数矩阵,使得补偿后被控对象开环稳态增益稳定不变;再针对不同工况下对象特性的变化,对各工况控制子系统进行模态综合,以PID作为控制器,实现大范围控制.对主汽温系统的仿真结果表明,该方案可以较好地解决系统的大惯性和非线性问题.     

超超临界锅炉主汽温度影响因素的敏感度分析

根据能量守恒定律、阀门压损公式以及弗留格尔公式重新建立并推导了超超临界直流锅炉稳定工况下主汽温度与其影响因素的微分关系式。该关系式全面反映了影响主汽温度的各种因素,根据该关系式可以求得各影响因素对主汽温影响的相对敏感度。在所得数学模型的基础上,对某无调阀的1 000 MW超超临界机组进行了实例计算,求出了该机组在3个典型工况下各影响因素对主汽温影响的相对敏感度,绘制了影响因素相对敏感度的条形图和趋势图。据此比较了各影响因素对主汽温的影响程度,得到了各影响因素对主汽温影响的具体规律。所得结论可为超超临界锅炉在稳定工况下的运行控制及相关研究提供理论依据。     

电厂主汽温串级控制系统的PID控制器算法改进

针对火电厂主汽温控制系统常规固定参数PID串级控制性能欠佳的问题,提出一种改进算法整定PID参数。先用RBF网络在线辨识温度采样离散信息,得到控制器所需的Jacobian信息,然后用Levenberg-Marquardt算法代替传统的梯度法整定PID参数,得到改进的PID算法。通过对电厂主汽温串级系统仿真分析,验证了算法的快速性、抗扰性、鲁棒性。     

一种智能控制方法在电厂主汽温控制中的应用

在电厂中，必须严格控制过热器出口蒸汽温度，使它不超过规定的范围，蒸汽温度过高或过低，都将给安全生产带来不利影响。针对电厂主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性，设计了一种带自调整因子的模糊控制器，并和PID控制器相结合，构成了一种模糊-PID复合主汽温控制系统，系统结构为串级控制，充分利用了模糊控制的动态特性好和PID调节能消除静态偏差的特性。仿真结果表明，所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面优于常规PID控制系统。     

过热汽温智能控制系统研究

经过分析某超临界600MW直流锅炉高温过热器动态特性,过热器动态特性随机组的运行工况变化而变化,可以认为用蒸汽流量就能近似表示运行工况。在此基础上,提出了串级过热汽温智能控制系统。该智能控制系统中的副调节器仍然采用比例调节器;设计该主调节器时,把整个副回路和主对象看成广义被控对象,主调节器是一个自整定PID控制器,需要用到被控对象的Jacobian信息。随后构造了一个径向基函数(RBF)神经网络对被控对象进行辨识,从而求出了被控对象的Jacobian信息。最后将文中提出的智能控制系统用到了某超临界600MW直流锅炉的过热汽温控制中,仿真结果表明,用这种方法建立的过热汽温控制系统在机组运行工况发生变化时,具有较好的控制品质和较强的自适应能力。     

奶粉喷雾干燥模糊控制器的设计与仿真

通过对喷粉干燥工艺过程的分析，针对传统的奶粉干燥控制系统存在的问题，提出以排风温度为主变量对蒸汽阀门进行粗调，以进风温度为次变量对蒸汽阀门进行微调的双闭环温度控制系方案。将模糊智能算法与传统PID控制结合起来作为主控制器，代替传统滞后补偿smith PID控制算法，建立了系统的仿真模型，通过MATLAB仿真实验证明了此系统具有良好的静动态性能。     

免疫PID控制器在汽温控制系统中的应用研究

免疫系统对于各种抗原的适度免疫响应是维持生物体内环境稳定的关键，这主要靠T细胞的调节作用，T细胞在不同的免疫阶段具有促进和抑制两种作用，能保证免疫系统获得较快的响应速度和足够的稳定性，通过免疫系统与控制系统的类比，借鉴免疫应调节机理，该文提出了免疫PID控制器，并讨论了免疫PID控制器与传统PID的结合方式及其免疫参数在调节过程中的作用。对过热汽温系统进行了仿真研究，结果表明当工况变化和存在扰动时免疫PID控制器也能获得满意的效果。     

智能PID控制器及其在锅炉过热汽温自适应控制中的仿真研究

提出了一种新型智能PID控制器，并在电厂主汽温串级控制系统中进行仿真研究。智能PID控制器由模糊PD控制器和自调节积分环节并联组成，其特点是：模糊控制器的规则库由自适应神经元在线调节，积分器的增益由模糊推理机在线整定。因而该控制系统是无模型控制系统，无须被控对象的精确数学模型，系统可以实现参数的自整定，具有很强的自学习能力。对某超临界600MW直流锅炉主汽温控制的仿真结果表明，这种控制器可以实现多个工况点的控制，具有很强的自适应能力，并且在大范围的负荷变化和时变控制系统中仍具有稳定的控制效果、较强的鲁棒性和较好的抗扰动性能。     

发电厂主汽温系统的模糊滑模控制研究

电厂主汽温被控对象是一个典型的变参数、强扰动的对象,常规的PID控制器难以满足控制要求。针对此问题,设计一种自适应模糊滑模控制器。该控制策略基于带积分补偿的变结构控制器,并利用自适应模糊控制方法,把滑模控制器中的不确定项进行模糊逼近。利用李亚普诺夫函数证明了控制器的稳定性。将此控制策略应用到电厂主汽温控制系统中,仿真结果显示此控制方法具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

基于ANFIS的过热汽温控制系统研究

提出一种新型的过热汽温控制方案,主控制器基于自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)进行设计。利用MATLAB的专用工具箱,对所设计的控制系统进行了大量的仿真实验,并与传统的PID控制方法相比较。结果表明,本系统的控制性能明显优于传统的PID控制。     

基于自抗扰控制的火电厂主汽温控制系统及其参数整定

自抗扰控制器（ADRC）是通过改进经典比例积分微分（PID）控制的缺陷而形成的新型控制器,性能优良并且算法简单。针对火电厂过热汽温控制系统的大滞后、大惯性以及动态特性随工况变化的不确定性等特点,为了提高控制系统的动态性能和鲁棒性,文中给出了主汽温的自抗扰控制方案,该控制方案不需要精确模型参数而实现干扰补偿。在电厂热工过程控制实时仿真平台STAR-90上,使用集散控制系统自身控制模块实现了自抗扰控制系统的构建,这对于工程实际应用具有重要意义。以某超临界600 MW直流锅炉发电机组仿真机的主汽温为对象,进行ADRC控制下的变工况、10%扰动和快速减负荷（RB）实时仿真试验。结果表明,用ADRC技术建立的过热汽温控制系统与PID控制系统相比,该系统对被控对象特性的不确定性和外部扰动具有较强的适应性和鲁棒性,具有优良的控制性能。     

基于间接能量平衡的锅炉汽温GPC-PID串级控制

针对电站锅炉汽温对象由于存在大惯性、大时滞、非线性和难以建立精确模型,使得传统串级PID控制算法在满足AGC负荷响应快速性和准确性方面存在较大不足等问题,基于直接能量平衡思想,提出一种间接能量平衡法(IEBM)。通过IEBM构造并预测整定出反映变负荷工况的导前汽温设定值,把原串级控制系统中副控制器的随动控制功能改变为定值控制,从而达到间接控制锅炉主汽温和再热汽温的目的。由于系统能及时"预测"到汽温迟延受不同负荷的影响,导前汽温成为控制的主体,采用广义预测控制策略(GPC),而主回路仍然采用PID控制器,构成新型基于多模型RBF神经网络离线辨识的IEBM-GPC-PID串级控制系统。经现场实测数据仿真结果表明,提出的方法能够明显地提升汽温的控制效果,改善控制系统的鲁棒性。