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为保证超(超)临界机组过热蒸汽温度控制品质良好,提出了基于改进粒子群算法的阶梯式广义预测控制方法.首先利用模拟退火算法避免了粒子群算法(PSO)易于陷入局部最优问题,然后将改进后的PSO算法引入广义预测控制(GPC)的滚动优化环节中.建立了锅炉过热汽温的阶梯式广义预测串级控制系统.仿真结果表明,在不同负荷以及变工况下,相比于串级PID和传统广义预测控制,所提出的控制策略使过热汽温控制系统表现出更好的给定值跟随性能、良好的抗干扰性及负荷适应性. 相似文献
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针对火电机组过热蒸汽温度具有大惯性、纯迟延、多扰动等特点,将广义预测控制引入串级温度控制系统中,通过滚动优化机制优化目标函数,在每一个采样时刻在线估计被控对象模型并修正,采用递推算法降低在线计算量,减小计算时间,从而提高了算法的实时性。仿真结果表明,该算法在过热蒸汽温度控制中效果良好,具有较好的参数漂移稳定性和经济性。 相似文献
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介绍了在电厂过热蒸汽温度控制中采用模糊神经网络智能PI(FNN-PI)的控制方法。将基于FNN-PI的过热蒸汽温度控制系统与传统的PID过热蒸汽温度控制系统进行了仿真比较,结果表明采用FNN-PI的过热蒸汽温度控制系统的控制特性在超调量、快速性、抗干扰方面均有很大的提高。 相似文献
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针对锅炉过热蒸汽温度对象的非线性和不确定性等,设计了PI型模糊串级控制系统,并将该系统应用于某电厂600 MW机组锅炉过热蒸汽温度的控制。在分析模糊控制器相关参数与控制系统品质之间关系的基础上,提出相关参数的在线自校正方法,构造了一种自适应PI型模糊控制器。该控制器能够在线调整其量化因子和比例因子,以适应被控对象动态特性的变化,从而提高模糊控制系统的性能。将自适应PI型模糊控制方法与常规PID控制及PI型模糊控制进行仿真比较,表明采用自适应PI型模糊控制方法建立的过热蒸汽温度控制系统具有较好的控制品质和较强的自适应能力。 相似文献
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预测控制在锅炉燃烧系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
预测控制是近年发展起来的一类新型计算机控制算法,该文以内部模型与内模控制器出发,推导出Smith预测控制的时延补偿原理和Smith预测器内模控制结构设计,然后结合工业锅炉燃烧系统中主汽压力控制,利用INFI-90分散控制系统的Smith预测控制器及其它控制构成一个带有馈的串级调节系统,实现了主汽压力的预测控制。 相似文献
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在常规PID主蒸汽温度串级控制系统的主控制回路中加入动态矩阵预测(DMC)控制器构成DMC-PID主蒸汽温度串级控制系统,以实现在非精确数学模型下对具有大延迟主蒸汽温度控制对象进行长时域的预测输出。根据系统的阶跃响应建立了系统的DMC模型,设置了优化函数和预测参考轨迹,并提出了对模型动态矩阵进行实时更新和大延迟校正的改进方法,从而改善了预测控制的动态性能。以某660MW机组为例,对DMC-PID主蒸汽温度串级控制系统进行仿真试验,结果表明DMC-PID主蒸汽温度串级控制系统较常规PID主蒸汽温度串级控制系统具有更好的稳定性和快速响应性,且抗干扰能力强。 相似文献
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研究了自抗扰控制技术(ADRC)在超临界600MW机组过热蒸汽温度控制系统中的应用,提出了二级过热蒸汽温度主调节器采用ADRC,副调节器采用传统的PID调节,构成ADRC-PID过热蒸汽温度控制系统的设计方案。试验结果表明,采用ADRC的过热蒸汽温度控制系统负荷适应性良好,鲁棒性及抗干扰能力较强,跟踪速度快,控制品质显著优于传统PID控制。 相似文献
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大型火力发电机组过热汽温被控对象具有大迟延、大惯性、受干扰因素多以及不同负荷下的被控对象模型变化大等特性,同时面临着煤质多变、环境多变等各种复杂恶劣的工况,以传统PID控制和单变量广义预测控制为基础的汽温控制效果有限。利用递推最小二乘法(recursive least square,RLS)建立了过热汽温系统3个典型工况下的模型,并基于多变量广义预测控制构建了两级过热汽温联动控制优化策略,同时将该策略应用于某电厂330 MW亚临界机组。结果表明,无论是稳态工况还是复杂的变负荷工况,优化控制策略都能够很好地控制过热器出口汽温。 相似文献
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大型火力发电机组过热汽温被控对象具有大迟延、大惯性、受干扰因素多以及不同负荷下的被控对象模型变化大等特性,同时面临着煤质多变、环境多变等各种复杂恶劣的工况,以传统PID控制和单变量广义预测控制为基础的汽温控制效果有限。利用递推最小二乘法(recursive least square,RLS)建立了过热汽温系统3个典型工况下的模型,并基于多变量广义预测控制构建了两级过热汽温联动控制优化策略,同时将该策略应用于某电厂330 MW亚临界机组。结果表明,无论是稳态工况还是复杂的变负荷工况,优化控制策略都能够很好地控制过热器出口汽温。 相似文献
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提出了基于SIS平台的先进控制策略。以某电厂SIS系统为例,锅炉过热蒸汽温度作为研究对象,分不同的工况建立起不同的神经网络模型并采用不同的控制算法。仿真结果表明:分不同的工况建立的过热汽温神经网络动态模型,能够很好地预测对象的动态特性,基于神经网络模型的动态矩阵预测控制策略取得了优于传统PID的控制效果。 相似文献
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在串级控制中,由于内环的抗干扰控制器和外环的跟踪设定点控制器存在着耦合关系,因此在设计过程中不能对它们进行单独地设计,在工程应用中,常常会因为一个控制器的设计不当,而导致系统的重复设计。本文针对这一问题,采用了一种基于内模控制原理的二自由度的控制结构,该设计方案可以将控制系统的设定点响应与内环的抗干扰作用解耦。结合H2范数的性能指标设计了与控制方案结构相对应的设定点跟踪控制器和内环抗干扰控制器,每个控制器都可以单独地进行参数调整。火电厂中过热汽温系统是一类大滞后、大惯性的控制问题,在实践中大都采用串级的控制方式。在本文中将解耦二自由度串级控制策略应用到过热汽温控制中。从仿真结果来看,无论是系统跟踪设定点能力还是系统的抗干扰能力都得到了很大的改善。 相似文献
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模型预测控制在电厂过热汽温系统中的仿真研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对火电厂过热汽温的动态特性,在PID串级控制方案中引入模型预测控制结构,副环采用常规PID控制,快速抑制进入系统的干扰,主环采用动态矩阵控制(DMC),抑制对象的大迟滞特性,以获得优良的跟踪性和鲁棒性。这种控制策略综合利用了预测控制的性能优点和串级控制的结构优点,仿真结果表明,该方法比常规PID串级控制更能有效地克服系统时滞、模型失配和干扰等未知影响,并且有较高的控制精度和较强的鲁棒性,可获得满意的控制效果。 相似文献
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Cheng Jiang Hong Qian Yuekai Pan Tingting Chai 《International Journal of Adaptive Control and Signal Processing》2020,34(1):15-31
The superheated steam temperature system of the thermal power plant has the characteristics of large inertia, nonlinearity, and strong time variation, which make it difficult to be controlled. To address these problems, this paper proposes a generalized predictive control algorithm with an adaptive forgetting factor. First, based on a fuzzy algorithm and a recursive least squares algorithm, the controlled object's model can be quickly and accurately obtained with the adaptive forgetting factor in real time. It overcomes the nonlinear and time-varying problems of the controlled object in the control progress. Meanwhile, it also solves the problem of data saturation and the weight assignment of the “new and old” data during online identification. Second, an adaptive generalized predictive controller algorithm has been developed with the controlled object. It solves the large inertia problem of the controlled object. Finally, through establishing simulation model of the superheated steam temperature system and simulating, the results show that the proposed method has better control performance, antidisturbance ability, adaptability, and robustness. Moreover, it has a certain reference significance for the design of a practical control system. 相似文献