基于多模型切换的过热汽温智能控制

针对火电厂过热汽温控制系统具有大迟延、时变等特点,常规控制难以取得满意的控制效果,提出了基于多模型切换的过热汽温智能控制方法。仿真结果表明,过热汽温控制的动态特性明显得到改善。     

模糊免疫PID控制在主汽温控制系统中的应用

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延和时变等特性,传统的火电厂主汽温控制系统大多采用基于模型的常规PID串级控制方法。本文借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理逻辑可逼近非线性函数的特性,提出将模糊免疫PID控制策略应用到火电厂主汽温控制系统中。仿真研究表明,该方法的控制效果优于常规的PID控制,能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质,即使发生扰动时也具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

基于模糊自整定PID的主汽温串级控制系统的设计

火电厂主汽温具有大惯性、大迟延和时变特性等特性,采用常规的PID串级控制难以获得满意的控制效果.为此,提出一种基于模糊自整定PID控制器的串级控制系统,该系统将模糊控制、PID控制和串级控制三者有机地相结合,提高了主汽温控制系统的控制品质.仿真结果表明：系统超调量、调节时间和抗干扰能力明显优于常规的PID串级控制.     

灰色预测神经网络PID控制研究

由于火电厂过热汽温控制系统的大惯性、大迟延和时变等特性,传统的串级PID控制方法不能适应负荷变化,因而难以取得满意的控制效果。因灰色预测具有少数据、贫信息且运算量小的优点,将灰色预测控制及神经网络相结合,提出了基于灰色预测的神经网络PID控制策略。仿真研究表明,该策略的控制效果优于常规的PID控制,能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

基于并行自学习的神经网络内模控制及其应用研究

基于在线并行自学习的神经网络内模控制,该方法是借助于神经网络对复杂系统的辩识能力对被控对象进行正模型及逆模型的辩识,用NNM辩识对象的正模型,通过一个并行自学习系统训练的NNC辩识对象的逆模型,然后用做内模控制器去控制对象。将该种控制策略应用于火电厂热工对象中具有大迟延、大惯性和时变等特性的主汽温对象,仿真研究表明,该控制方案适应对象参数的变化并表现出良好的控制特性,具有较强的鲁棒性和自适应能力。在实际应用中具有一定的实用价值。     

自适应神经模糊-PID控制在电厂过热汽温控制中的应用

针对电厂过热蒸汽温度对象具有大迟延、不确定性等特点,本文设计了一种基于自适应神经模糊-PID（ANFIS-PID）的过热汽温控制系统。利用ANFISPID控制对本系统实现非线性建模和系统仿真,并与传统的PID控制在电厂过热汽温系统中的应用进行了比较。仿真结果表明,本过热汽温控制系统具有较高的控制精度、良好的动态特性和鲁棒性,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。     

迟延惯性系统的一种自校正增量型PID控制

对于具有大迟延、大惯性特性的被控对象,常规PID控制往往难以取得满意的控制效果。在对常规PID控制算法及迟延和惯性系统的动态特性进行定性分析的基础上,提出了一种新的自校正增量型PID控制方法。首先采用带最小损失函数的递推最小二乘算法通过离线辨识获得被控对象初始的迟延和惯性特性,并据此整定PID控制器参数;控制过程中,通过在线辨识实时获取被控对象的动态特性,并利用历史控制信息,根据在线辨识结果获得一种具有自调整功能的校正基准量,从而形成一种自校正增量型PID控制器。最后,将其应用于电站锅炉过热汽温串级控制系统中。仿真试验表明,该方法能够有效地控制具有时变特性的大迟延、大惯性对象,表现出了良好的自适应能力。     

基于控制量补偿的过热汽温混合型模糊自调整PID控制研究

本文针对惰性区具有多个参数及迟延摄动的电厂锅炉过热汽温控制问题及其对汽温响应和抗扰动特性的特殊要求，提出一种基于控制量补偿的混合型模糊自调整PD控制策略。仿真结果表明，这种混合模糊控制方法和利用自适应遗传算法优化获得的固定参数PID控制方式相比，显著的改善了汽温响应特性，同时较好的解决了采用常规PID控制器的过热汽温系统中，控制器的参数整定无法同时兼顾设定值跟踪响应特性和干扰抑制特性的问题。     

燃煤锅炉过热蒸汔温度模糊PI控制系统的研究

锅炉过热汽温具有大惯性、大滞后的特点，并且动态特性随机组负载变化而变化，运行过程中扰动多、难控制。文章针对这种情况，研究了Fuzzy-PI复合控制算法，并针对某火电厂燃煤锅炉过热蒸汽温度进行了仿真研究。在分析蒸汽温度系统工作过程、调节对象及其动态特性的基础上，构建了系统的结构模型；在对火电厂过热汽温控制对象特点分析的基础上，保留串级控制抗内扰的性能，结合模糊控制动态特性好的特点，提出了一种复合模糊串级控制设计方法。该方法综合了模糊控制和PI控制的优点，增强了系统的鲁棒性，仿真研究结果也证明该方法有效。     

基于GA的主汽温系统内模控制研究

主汽温控制系统是典型的大迟延、大惯性、时变控制系统,一直以来都是火电厂自动控制的难点;为此将内模控制引入主汽温控制系统,并提出采用遗传算法对滤波器参数λ优化整定,该方法简单易行,相较于传统PID参数整定方法具有一定的优越性;并对内模控制为主控制器的IMC-PI控制系统进行SIMULINK仿真,与PID-PI控制系统进行对比,仿真结果表明IMC-PID控制系统相比于传统PID-P串级控制系统过渡时间短、超调量小、鲁棒性好等特点;其控制效果好于常规串级PID控制系统,适用于大迟延、大惯性过程的控制,并且易于在工业上实现.