机炉协调系统的模糊增益调度预测控制

多变量锅炉-汽机协调系统的动态特性随着工况而变化，文中提出了一种新型的模糊增益调度预测控制策略来控制这个非线性过程。基于模糊集合理论建立了机炉协调系统的非线性离散全局模糊模型，并设计了一种基于全局模糊模型的新型扩展状态空间预测控制器。它能方便地处理控制作用的受限优化问题，同时它卓越的滚动优化能力又确保了机炉协调系统在全工况范围内的最优控制品质。仿真试验表明：文中所提出的全局非线性预测控制器在控制作用幅值、速率均受限的情况下仍具有满意的全工况负荷跟踪性能。     

随机最优非线性网络控制系统设计

针对网络控制非线性系统中存在的不确定时延，利用Delta算子方法，研究了基于T-S模糊模型的随机最优网络控制问题。采用T-S模型模糊动态逼近非线性系统，将非线性模型模糊化为局部线性模型，设计了本质为非线性的具有时延补偿功能的状态反馈控制器，并进行了稳定性分析，并仿真。结果表明，所提出的建模方法是可行的，实质为非线性的状态反馈的控制器能够有效地补偿时延对系统性能的影响，且补偿效果好。     

基于模糊状态观测器的单元机组T-S模糊协调控制系统

针对多输入多输出非线性锅炉-汽机系统在负荷工作点大范围变动情况下的协调控制，设计了基于T-S模糊模型的包含模糊状态观测器的渐近跟踪控制系统。该方法将非线性系统在一些选定工况点进行线性化，采用并行分布补偿（PDC）方法，设计模糊渐近跟踪控制器和模糊状态观测器，以汽包压力为前件变量，构造T-S模糊控制系统。引入模糊状态观测器，成功地解决了部分状态变量不能测量的困难。使用线性矩阵不等式（LMI）方法进行了稳定性分析，保证了此控制系统的大范围稳定性。仿真结果验证了这种控制系统能够在大范围运行工况下工作良好。     

基于T—S模型的单元机组协调控制器的设计

针对火电厂机炉协调控制对象的多变量、时变和非线性特性,设计了基于T-S模糊的多模型协调控制系统。该方法首先把非线性系统在各选定工况点的线性化模型进行静态解耦,然后对锅炉和汽机分别设计PID和模糊PID控制器,最后设计了以PID和模糊PID控制器为局部模型控制器的模糊多模型协调控制系统。仿真结果表明,控制系统不仅具有满意的控制性能,而且可以克服协调控制对象的时变性和随机干扰,具有很强的鲁棒性和抗干扰性能,大大改善了控制品质。     

基于T-S模糊模型的燃气轮机系统负荷跟踪多目标预测控制

传统控制策略主要解决燃气轮机系统负荷跟踪问题,缺乏对经济性能的考虑。设计了基于T-S模糊模型的多目标预测控制器以同步提高系统跟踪性能和经济性能。首先,针对燃气轮机系统强非线性特性,选用T-S模糊模型增量结构,选取某联合循环机组历史数据进行模型辨识,所得模型能够根据运行工况实时更新模型参数,避免了模型失配问题。然后,基于此模型设计多目标预测控制器,定义负荷跟踪指标和经济性能指标,并对指标进行加权构成多目标代价函数。在多目标优化问题求解中,使用同步传热搜索算法优化代价函数获得控制量,提高控制系统快速性。仿真实验及评价指标结果表明,该多目标预测控制策略能够有效提高系统跟踪性能和经济性能。     

基于T-S模糊模型的燃气轮机系统负荷跟踪多目标预测控制

传统控制策略主要解决燃气轮机系统负荷跟踪问题,缺乏对经济性能的考虑。设计了基于T-S模糊模型的多目标预测控制器以同步提高系统跟踪性能和经济性能。首先,针对燃气轮机系统强非线性特性,选用T-S模糊模型增量结构,选取某联合循环机组历史数据进行模型辨识,所得模型能够根据运行工况实时更新模型参数,避免了模型失配问题。然后,基于此模型设计多目标预测控制器,定义负荷跟踪指标和经济性能指标,并对指标进行加权构成多目标代价函数。在多目标优化问题求解中,使用同步传热搜索算法优化代价函数获得控制量,提高控制系统快速性。仿真实验及评价指标结果表明,该多目标预测控制策略能够有效提高系统跟踪性能和经济性能。     

一类非仿射非线性系统混合自适应模糊控制

针对一类单输入单输出非仿射非线性系统控制方向未知情况下的控制器设计问题,提出一种混合自适应模糊控制器设计方案。该方案利用泰勒级数将非仿射系统转换为仿射系统,通过模糊逻辑系统逼近该仿射系统中的未知函数,基于此构造模糊控制器,同时利用跟踪误差和模型预测误差设计参数自适应律。利用Lyapunov稳定性定理证明运用所设计的控制器可以保证系统跟踪误差收敛,同时证明了该方案相比已有方案系统跟踪误差具有更快的收敛速度。仿真结果验证了所提控制器设计方案的有效性。     

三相有源电力滤波器的T-S模糊建模与控制

针对传统的PI调节器难以有效地控制三相并联型有源电力滤波器非线性的问题,基于T-S模糊控制的方法,对三相并联型有源电力滤波器进行数学模型分析,并建立T-S模糊控制模型.采用并行分布补偿的方法设计仅用4条模糊规则的模糊控制器T-S模糊控制器,将非线性问题线性化,通过稳定性的分析与证明,求解线性矩阵不等式,获得统一功率因数及谐波补偿控制器的状态反馈增益.仿真结果验证所建模型及所设计控制器的正确性和有效性.     

非线性系统的最优模糊保代价控制及在永磁同步电动机混沌系统中的应用

研究了具有不确定参数非线性系统的稳定最优模糊保代价控制问题。采用T-S模糊模型描述非线性系统，对具有范数有界，时变参数不确定性的非线性系统，得到了存在稳定最优模糊保代价控制器的充分条件，并推算出了相应的线性矩阵不等式(LMI)形式。建立了永磁同步电动机混沌系统的T-S模型，采用最优模糊保代价控制器进行控制，针对不含参数不确定性和含有参数不确定性两种情况进行仿真研究，均得到满意的控制效果。     

适用于并联型有源电力滤波器的新型模糊控制

针对并联型有源电力滤波器的非线性控制问题,基于T-S模糊控制的方法,在统一功率因数的前提下,对单相并联型有源电力滤波器进行数学模型分析,并建立T-S模糊控制模型,在此基础上设计仅用四条模糊规则的模糊控制器.采用并行分布补偿的方法设计T-S模糊状态反馈控制器,通过稳定性的分析并将求解问题转化为线性优化问题,通过求解线性矩阵不等式,获得统一功率因数及谐波补偿的控制器状态反馈增益.仿真结果验证了所建模型及所设计控制器的正确性和有效性.     

T-S模糊模型的辨识与控制

提出了基于支持向量机和遗传算法的T-S模糊模型辨识,支持向量机具有很好的泛化能力,能自动确定T-S模型结构,通过遗传算法优化和估计系统参数。针对辨识出的T-S模型进行控制,控制器包括两个部分,权重最大子系统局部反馈控制和利用滑模控制设计的全局监督控制,能保证系统稳定。辨识和控制仿真结果证明了算法的有效性。     

采用T-S模糊模型的TCSC多目标控制器设计

在电力系统中装设可控串联补偿(TCSC)可以改善系统的稳定性,抑制次同步谐振和区域间的低频振荡,提高远距离联络线的传输能力。为更好地发挥TCSC效益,利用模糊T-S模型无限逼近非线性系统的特性,提出了一种多目标TCSC控制器设计方法。建立了一类含TCSC的两机电力系统的模糊T-S模型,把闭环系统的稳定性、H∞性能、极点配置的要求统一到一个线性矩阵不等式组中,基于线性矩阵不等式理论实现了TCSC多目标控制器设计,采用并行分配补偿技术,设计出了全局非线性系统的控制规律。最后,利用MATLAB进行了仿真,结果表明所设计的控制器能有效提高电力系统的功角稳定性,保证系统具有良好的动态性能,能满足多个目标要求,具有比TCSC非线性H∞鲁棒控制器更优越的性能,且易于工程实现,它将会在电力系统稳定控制中得到更多应用。     

一种基于T-S云模型的非线性系统控制

将云模型与T-S模糊系统结合,利用隶属云代替模糊系统的前件,提出一种T-S云模型.T-S云模型综合考虑模型的精确性和可解释性,不但可以利用专家的知识和经验建立系统模型,而且还可以通过输入/输出数据设计云模型系统.详细分析T-S云模型的系统结构.基于云模型和模糊系统对模糊概念表述的一致性,在不考虑超熵的情况下,使用梯度下降法辨识T-S云模型前件参数.利用递推最小二乘法辨识T-S云模型后件参数.设计了基于T-S云模型的控制器,实现了将卡车后倒至指定的卸车位置,体现了T-S云模型的不确定处理能力.仿真研究验证了算法的有效性.     

基于免疫优化的机炉协调系统模糊增益调度H∞鲁棒控制

针对非线性锅炉-汽轮机系统在负荷点大范围变动情况下的协调控制,提出了一种新的免疫优化模糊增益调度 鲁棒控制方法。该方法首先利用 /混合灵敏度方法设计出多个 局部鲁棒控制器以覆盖机炉系统的负荷变化区间;然后采用模糊推理生成增益调度准则以实现各局部控制器间的软切换;最后利用免疫遗传算法对模糊增益调度准则的结构参数进行优化设计,从而保证闭环系统具有良好的全局控制性能。仿真研究表明：基于该方法设计出的协调控制系统在大工况范围内具有优良的调节品质。     

基于动态模糊神经网络的机炉协调系统建模

火电厂机炉协调控制系统是一个复杂的多变量系统,针对其强耦合的动态特性和难以建模的特点,提出一种网络结构动态变化的动态模糊神经网络算法对超临界机组机炉协调系统进行建模。该算法具有模糊推理能力和学习功能等优点,并且模糊规则是在训练的时候依据系统误差和可容纳边界来逐条产生的,同时也采用了分级学习的方法来提高了网络的学习速度。在分析了机炉协调系统的特性以后,对某电厂超临界机组协调系统现场数据进行预处理,应用该算法进行模型的训练和测试。经过MATLAB仿真验证表明,动态模糊神经网络有很好的泛化能力,且建立的协调系统无参数模型具有很高的精度,该模型可以用于协调系统控制算法的设计。     

基于观测器的仿射型多机耦合电力系统H∞模糊跟踪控制

模型未知的仿射型多机耦合电力系统用一系列T-S模糊模型逼近,且模糊模型的结论部分具有常数偏差项.由于系统状态具有不可测性,采用模糊观测器来估计系统的状态.基于该系列模糊模型和观测器,考虑仿射模型固有的常数项偏差,提出一种新型模糊跟踪控制方法,并用线性矩阵不等式的凸优化方法求解控制器参数,实现了仿射型多机耦合电力系统的稳定跟踪控制.仿真验证了方案的有效性.     

基于自适应模糊滑模控制的机器人轨迹跟踪算法

针对控制参数的不确定性以及存在未知外部扰动情况下移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于光滑非线性饱和函数的自适应模糊滑模轨迹跟踪控制算法。通过建立不确定非线性移动机器人运动控制模型,利用自适应模糊逻辑系统构建自适应模糊滑模控制器。为了增强轨迹跟踪控制算法对随机不确定外部扰动适应能力的同时削弱滑模控制算法中的输入抖振现象,利用有界输入有界输出(BIBO)稳定的方法,通过带有自适应调节算法的模糊系统对滑模控制律中非线性函数项进行自适应逼近,并设计了模糊系统中可调参数的自适应控制律,保证了控制系统的稳定与收敛。实验结果表明,所设计的控制器对系统参数不确定性和外界扰动均具有较强的轨迹跟踪性能和鲁棒性。与传统的滑模控制算法相比,该算法不仅能有效减小输入抖振而且轨迹跟踪控制精度提高了18.89%。     

机炉协调系统的非线性输出跟踪控制

为了克服非线性环节以及能量供需之间关联耦合作用对协调系统控制品质的影响，提高单元制发电机组的快速负荷响应能力，本文基于非线性稳定逆原理，采用非线性输出跟踪控制结构，针对一个通用的非线性协调系统模型，设计出非线性输出跟踪控制器。该控制器由稳定逆系统及反馈控制器两部分组成，稳定逆系统相当于前馈部分，用于提高系统的响应速度；反馈控制器保证了系统的稳定。在不同负荷下的仿真试验表明，依据非线性输出跟踪控制策略设计出的控制系统具有良好的解耦效果和设定点跟踪能力。     

多变量汽温模糊预测控制

针对火电厂锅炉汽温对象具有大迟延、非线性时变的特性,提出一种基于T-S模糊模型的多输入多输出(MIMO)预测控制策略.将MIMO系统分解为多个多输入单输出(MISO)系统,利用T-S模糊模型描述对象的动态特性,模糊规则将非线性对象划分为多个局部子线性模型,并用加权最小二乘法辨识其参数,然后用预测函数原理设计控制器.为提高预测控制性能,采用多步线性化模型构成多步预报器.仿真结果表明对于MIMO系统的长期预报和控制,多步线性化模型预测控制性能优于单步线性化模型预测控制性能.     

线性连续系统混沌跟踪控制的T-S模型方法

针对连续时间稳定线性系统的混沌跟踪控制问题,采用T-S模糊模型表示的非线性混沌系统为参考模型,通过引入跟踪控制器,实现了连续时间稳定线性系统渐近跟踪某混沌系统,使整个系统具有期望的混沌行为.控制器的设计不需要精确对消条件,提高了控制器设计的灵活性,使之更易于实际应用.仿真研究表明,通过优化控制器参数减少了跟踪误差,提高了控制精确度.