基于模糊规则的热工过程非线性模型的研究

建立精确的热工过程整体模型是对热工过程进行全局优化控制的基础，而热工过程往往具有非线性和不确定性，传统的描述热工过程动态数学模型的方法（如传递函数等）难以建立非线性模型，从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制，该文提出了一类实用的基于模糊规则的热工过程非线性建模方法，具体为：首先通过聚类和竞争学习算法，对热工过程的输入数据空间进行分区，然后在每个局部的数据子空间上，利用递推的最小二乘辨识算法（RLS）建立一个基于模糊规则的局部线性动态模型，这样，一个典型的非线性热工过程可以通过一组基于模糊规则的线性模型来表示。计算结果表明：基于模糊规则的非线性模糊模型，不仅能精确地描述过程的非线性，而且算法简单，实用。     

基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统及其在热工过程建模中的应用

在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。针对热工过程建模难的现状,为达到建立精确非线性模型的目的,提出1种基于T-S模型的自适应神经模糊系统(ANFIS)模糊建模方法。该方法通过对模糊系统的结构辨识和参数辨识,使神经模糊网络能够自主、迅速有效地收敛到要求的输入和输出关系,从而达到精确建模的目的。仿真结果验证了所提出的算法的有效性,将其应用到热工过程建模中可获得高精度的非线性模型。     

基于RBF神经网络的热工过程在线自适应建模算法研究

传统的各种神经网络建模方法由于自身的局限性不能很好地应用于复杂的热工过程建模。该文提出了一种新型的基于RBF网络的热工过程在线自适应建模算法：近似相关性网络(ACN）建模和阶层补偿式网络结构（HCN）建模。文中与资源分配网络（RAN)进行了详细的算例比较，并进一步计算了实际的热工非线性模型。计算结果表明：该文提出的建模算法不仅能提高模型的输出精度，而且也可有效地减小网络的规模，较好地解决了神经网络超界空间的自适应构造问题，为热工过程全局非线性模型的建立提供了一个新的解决方法。     

基于LMS算法的热工过程建模研究

热工过程往往表现出非线性、大惯性和大迟延等特点,不易建立精确的数学模型,难以精确表达热工过程以至于不能达到理想的控制效果。针对这一问题,提出了基于LMS算法的自适应滤波建模方法。该方法通过误差信号自适应调整每个抽头权值,使基于该算法的自适应滤波器能够迅速的收敛到要求的输入和输出关系,从而达到精确建模的目的。仿真结果表明该算法复杂度低,精度高,能有效的应用于热工过程建模。     

采用微分进化算法和径向基函数神经网络的热工过程模型辨识

在热工过程模型辨识中,被控对象动态特性往往表现出非线性、慢时变、大迟延和不确定性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型。为了达到精确建模的目的,提出一种基于微分进化算法和径向基函数神经网络的辨识方法。该方法采用基于能量分布正交最小二乘学习算法的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,通过改进的微分进化算法,对神经网络辨识系统进行参数优化,使RBF神经网络能够更快、更精确地逼近实际系统的输出,达到精确建模的目的。仿真结果表明,在采用改进的RBF网络对热工复杂对象进行辨识时,通过微分进化算法进一步确定其最佳参数,可以取得更好的辨识效果。     

基于遗传算法的热工过程辨识

针对热工过程对象的特点和模型辨识的需要,对热工过程对象模型进行了分类,并将遗传算法应用于热工过程模型的辨识,介绍了基于遗传算法的热工过程辨识的方法。同时利用Matlab的图形用户界面设计功能,编制了专用的模型辨识软件,并对典型的热工过程进行了辨识仿真研究。结果表明,基于遗传算法的热工过程辨识方法可以得到准确的辨识结果。     

基于递阶G-K聚类的热工过程多模型建模方法

针对热工过程分段线性化的特点,本文提出一种新的基于递阶模糊聚类的热工过程多模型建模方法。首先基于递阶G-K模糊聚类对系统输入／输出数据空间进行快速聚类分解,避免了聚类数确定的盲目性;然后在每个子空间中利用最小二乘法辨识出相应的线性子模型,再将各子模型通过模糊加权求和以得到精确的系统全局模型。同时,为保证各聚类子空间内样本的“线性化度”,采用新的综合聚类指标,并利用免疫遗传算法来求解该聚类问题,以克服迭代算法易陷入局部极小和对聚类初始化敏感的缺点。该方法能充分利用运行数据中所包涵的对象动态特性信息,以描述过程的全局非线性。最后通过几个典型实例验证了该方法的有效性、准确性。     

基于满意模糊聚类的热工过程多模型建模方法

由于热工过程往往具有非线性和不确定性,传统的线性建模方法难以精确表达其复杂特性。因此提出一种改进的基于满意模糊聚类的多模型建模方法。该方法不需要预先指定局部模型的个数即聚类数,它基于样本协方差矩阵的奇异值分解来确定初始聚类中心和新增聚类中心,并利用聚类有效性指标结合建模精确度要求来确定最佳聚类数。根据聚类结果可快速确定出局部模型网络的模型结构参数,进而采用基于加权性能指标的多模型辨识算法可得到各局部模型参数。对两个典型非线性系统和Bell-strm锅炉-汽轮机系统的建模结果表明,这种多模型建模方法具有辨识精确度高、子模型数少等优点。     

非线性预测控制在电厂热工过程中的应用研究

非线性预测控制（NMPC）研究在电厂热工过程控制中有很大的应用潜力。目前NMPC算法的研究主要集中在线性化控制方法、基于特殊模型的NMPC方法、先进控制策略与预测控制相结合的控制方法。分析了NMPC方法在电厂各热工过程控制系统中的应用研究现状,并对其前景进行了展望。分析表明,系统辩识与模型预测控制（MPC）的协同作用、约束NMPC算法、非线性系统的建模与参数估计、多变量有约束系统的稳定性与鲁棒性定量分析、预测控制的智能化将是电厂热工过程预测控制问题未来的研究方向。     

热工控制对象传递函数模型参数整定的程序设计

基于Nelder-Mead法和非线性最小二乘法,设计用于热工控制对象传递函数模型参数整定的程序。将其用于若干典型的包括带噪声扰动的热工控制对象模型的参数整定,仿真结果表明:由此程序整定的被控对象模型能与实际过程很好地吻合,因此此程序可应用于热工控制对象模型参数整定。     

基于FPGA全自动浪涌保护器热稳仪设计

为提高浪涌保护器(SPD)热稳定测试的效率,采用现场可编程阵列(FP-GA),基于可编程片上系统(SOPC)技术,对SPD热稳仪进行设计与开发。设计了相关控制策略,实现了由变频电源、变压器等器件组成的硬件电路,给出了Nios II处理器的相关配置。利用VB语言开发的上位机系统软件,实现试验流程输入、升降压按钮操作及波形显示和参数计算等功能。应用FPGA作为下位机处理器,实现对热稳定测试流程的控制。样机验证结果表明,电流误差均在±3%,符合设计要求,可为热稳定测试提供按照流程自动变化的恒定交流电流,同时可监测SPD的电压、电流和温度,具有较高的精度和效率。     

基于免疫遗传算法的感应电机控制设计与仿真研究

提出一种基于免疫遗传算法(IGA)的递归模糊神经网络(RFNN)控制器的设计方法,并应用于感应电机双闭环控制系统中的转速控制器中,对感应电机实现了精确的速度控制.在与传统PI控制和递归模糊神经网络控制仿真比较中,采用该方法的系统显示出良好的控制性能和控制效果.     

主汽压力偏差容忍法在大型超临界火电机组协调控制系统中的应用

基于中电投白城电厂协调控制逻辑,介绍大型超临界火电机组的协调控制系统,重点论述主汽压力偏差容忍法在汽机主控制系统中的应用,并分别以负荷上升阶段和负荷下降阶段为例,分析主汽压力极限偏差容忍法的工作过程.应用实践证明,压力偏差容忍法对负荷变化的反应很快,能最大程度地发挥汽机主控制系统调节功率的作用;对压力偏差有最终限制底线,不会让主汽门前压力达到不能容忍的程度,具有很好的控制效果.     

轨道交通综合监控系统RAM分析计算方法研究

可靠性、可用性和可维修性(RAM)分析是衡量1个系统是否稳定可靠的主要方法,利用RAM分析可及时了解系统的状态,促使保障措施的引入,引导系统持续改进。在目前国内城市轨道交通综合监控系统(ISCS)建设及运营过程中,一般要求对ISCS系统的RAM进行全面控制及定量分析。面向城市轨道交通ISCS系统,研究了适用于对ISCS系统进行RAM定量分析的可靠性数学模型,提出一种基于该可靠性模型的RAM定量分析计算方法,并通过相关算例证明了该方法的实用性。     

基于现场总线的火电厂输煤系统分布式控制方案

针对输煤系统设备数量多、布置分散、与可编程逻辑控制器（PLC）电缆通道长等特点,提出将现场总线技术应用于电厂输煤系统程控中.利用通信网络冗余构建上位监控系统的系统设计方案,并论述了系统的主要功能和组成.     

基于热-流耦合场的大电流母排热场计算及影响因素分析

为确保小区供电可靠性及兼顾节能减排,需提高母排的自然散热能力,从而降低因强制散热而增加的能耗。考虑母排散热过程中的热场与流场的相互作用和影响,建立了相互耦合的共轭传热模型。采用有限元法对开关设备中敷设母排的三维温度场进行了计算和分析。基于该模型计算,分析了母排间距和环境温度2个因素对母排温度的影响规律。研究结果可为母排的节能散热及产品优化提供参考。     

基于IAHP的高压配电网接线模式选取

提出一种基于区间层次分析法的高压配电网接线模式综合决策方法,结合实例建立AHP层次结构,形成判断矩阵,进行一致性校验,用区间特征根法对判断矩阵的权重求解,最后求出综合权重的排序。结合实际案例介绍了该方法的计算过程,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于PSpice的单相功率因数校正电路的行为建模与仿真

介绍了带输入前馈的平均电流模式控制单相功率因数校正(PFC)变换器的工作原理。利用PSpice模拟行为建模功能和Boost主电路开关电感模型相结合,建立了平均电流模式控制单相PFC电路的仿真模型。通过对开关器件的等效平均,简化了PFC电路的分析与建模,大大缩短了仿真时间。利用仿真模型,可以分析电路的频域及时域特性。最后,利用UC3854芯片搭建了试验电路。试验结果证明了建模方法的正确性。     

统一建模语言的全功能点度量方法

分析了统一建模语言（UML）主要部件和全功能点规模估算方法COSMIC_FFP主要元素之间的概念映射关系,建立了22条度量映射规则,提出了UML的全功能点度量方法,阐述了UML的全功能点度量过程,并提出了相应的度量步骤。对实例分析后表明,该方法能比较客观和有效地度量软件功能规模。