基于模糊自适应PID的主汽温控制系统

为了改善传统串级PID主汽温度控制系统的控制效果,提出了采用模糊自适应控制器的串级主汽温控方案.主调节器采用模糊自适应PID控制器,副调节器采用传统PID调节器.利用模糊规则,主调节器PID参数可根据误差信号动态调整.仿真结果表明,该系统在机组负荷较大范围变化时,其控制品质优于传统PID串级控制系统.     

二自由度PID内模主汽温控制

基于内模控制理论,针对电厂主汽温被控对象的大惯性、大滞后特点,设计了一种二自由度PID控制系统。设计的二自由度PID控制器有两个调节参数,一个调整系统的位置跟随性能,另一个主要用来调整系统的干扰抑制特性和鲁棒性。对控制系统进行仿真试验,仿真结果表明设计的控制器具有良好的位置跟随性能、抗干扰性能和鲁棒性。     

主汽温自适应预估控制方法的研究

针对考核机组过热汽温对象的迟延特性，采用静态增益变化的自适应Ｓｍｉｔｈ预估器，设计了一个过热汽温自动控制系统。仿真实验证明，系统调节器品质好，实现简单，组态方便，有实用价值     

基于遗传算法的广义预测PID控制及其在锅炉主汽温系统中的应用

针对超超临界机组的主汽温控制,提出了一种广义预测PID控制方法,该方法采用改进遗传算法对PID控制器参数进行在线优化.采用了一种基于广义预测控制性能指标的遗传算法寻优思路,建立了主、副回路PID参数优化模型;在选择、交叉和变异算子方面,初始种群设计方面和交叉、变异概率调整方面对遗传算法进行了改进.最后对广东潮州电厂某锅炉现场连续运行的历史数据进行了控制仿真,结果表明采用基于改进遗传算法的预测PID控制策略后,系统在动、静态特性和变负荷能力上均比常规串级系统效果更好.     

模糊免疫PID在电站主汽温控制系统中的应用

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,应用到电站主汽温控制系统中.仿真研究表明,该方法的控制效果优于常规的PID串级控制,具有较强的鲁棒性和自适应能力.     

基于变参数PID的火电厂过热汽温控制

为使火电厂过热汽温控制质量进一步提高,在阐述变参数PID原理的基础上,将其应用于火电厂过热汽温的控制中,仿真表明,新系统可明显提高控制效果.     

基于反演滑模的火力发电机组主汽温自适应控制策略

针对火力发电机组燃气锅炉主汽温控制系统存在的强干扰和不确定性问题,利用滑模控制对系统参数变化和扰动不灵敏的优点,提出一种基于反演滑模控制和自适应算法相结合的主汽温优化控制策略。将主汽温控制过程中存在的干扰和不确定性归结为系统的总干扰,通过设计李雅普诺夫函数和虚拟控制量,逐步回推出反演滑模控制一级减温粗调控制器;在此基础上,采用自适应算法对系统总干扰进行估计,并设计出自适应反演滑模控制二级减温细调控制器。MATLAB仿真结果表明:与常规PID和反演滑模控制策略相比,所提策略的调节时间可减少126.9 s,超调量可降低20.1%,系统抗干扰及鲁棒性能得到有效提升。工程应用结果表明:所提策略的主汽温控制偏差小于±4℃,系统稳定性和抗干扰能力显著提高。     

自适应神经元PID控制器在过热汽温控制中的应用

对比了自适应神经元PID控制器的3种控制算法,在研究了一种采用新型性能指标的自适应神经元PID控制器基础上,提出了新的锅炉过热蒸汽温度串级控制系统,其主环采用了单神经元PID控制器,控制器参数的自适应调整采用了经过加权补偿的性能指标。总结了算法中参数的设置规律。仿真研究表明该方法的有效性。     

超临界机组直流锅炉主汽温控制策略研究

针对超临界机组汽温控制系统的特点和需求,结合某600MW超临界机组工程实例,介绍了主汽温控制采用燃水比调整和二级喷水减温调节方案的工作原理和设计要点二级喷水减温采用了双回路调节,实践证明,该系统较传统的串级等控制方案运行更稳定,运行人员易于调试,取得了很好的控制效果.     

模糊免疫PID在主汽温控制系统中的应用

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串级控制。     

自适应控制在火电厂主蒸汽温度控制中的应用

火电厂主蒸汽温度具有大迟延、大惯性和时变性。自适应Smith预估控制及自适应内模控制均能根据对象状态的改变随时整定控制器参数。将这两种方法应用于火电厂主蒸汽温度控制系统中,可提高控制系统的鲁棒性。     

芜湖电厂给水控制和主汽温控制改造

介绍了给水三冲量调节中汽包水位、给水流量、蒸汽流量的测量方法和修正原理以及给水自动控制的控制逻辑和汽水系统的水压试验。文中重点介绍了提高主汽温控制系统调节品质的状态空间控制方案。     

基于粒子群算法的锅炉主蒸汽压力模糊PID控制

采用模糊PID智能控制算法,对锅炉主蒸汽压力进行控制,建立锅炉主蒸汽压力控制的MATLAB/Simulink仿真模型,编写基于MATLAB的粒子群程序优化模糊PID比例因子和量化因子,并与模糊PID和常规PID控制算法进行比较。仿真结果表明:与PID控制、模糊PID控制相比,采用基于PSO优化的锅炉主蒸汽压力控制,具有较强的适应性、鲁棒性和抗干扰性。     

燃煤锅炉主蒸汽压力的模糊自校正PID控制

针对电厂主蒸汽压力控制对象迟延较大的特点,引入Smith预估控制,提出一种改进的模糊控制器调整PID的参数,由于规则库规模缩小,其建立变得较为直观,推理计算更迅速,使实时控制成为可能。仿真结果表明：用这种方法建立的主蒸汽压力控制系统有较好的控制品质。     

锅炉过热蒸汽温度预测PID控制及仿真研究

锅炉是流程工业生产实践中必不可少的动力装置,其生产的过热蒸汽可以作为多种设备的动力源或工艺过程的热源.针对锅炉装置多输入多输出、强耦合的特性,特别是过热蒸汽温度系统大惯性、大时滞、变参数的控制难点,在深入分析其动态特性的基础上,基于通用的串级控制方案提出了预测PI控制策略,常规控制装置就可以容易地实现该控制算法,便于工程实践应用.仿真结果表明,与常规PID串级控制相比,该控制策略的超调量更小,调节时间更短,而且当存在参考输入扰动、系统参数摄动、蒸汽流量扰动、烟气温度扰动以及燃烧率扰动时,都能保持良好的控制性能,具有很强的鲁棒性.     

电厂主汽温的模糊逆控制

采用模糊辨识的方法建立了电厂主汽温系统的T-S模糊逆模型.该模型的前提结构采用模糊均值聚类方法辨识,结论参数由最小二乘法辨识,并结合最小均方根算法在线调节逆模型,将其作为系统控制器,以解决电厂主汽温系统的大惯性、大延迟的动态特性.仿真结果表明,该方法可以提高电厂主汽温系统的鲁棒性和动态稳定性.     

自回归神经网络在主汽温控制中的应用

提出了自回归神经网络拓朴结构及其训练算法,把具有两个“自回归神经网络”的复合控制系统用于主汽温控制,一个作为辨识器,另一个作为控制器。仿真结果验证了该控制系统的优越性能,可知在过程控制领域中,神经网络在处理困难问题上,有良好的发展潜力。     

智能控制在锅炉过热汽温控制中的应用研究

电站锅炉过热蒸汽温度具有较大的非线性及较强的耦合性，用传统的PID串级系统进行控制，通常难以达到理想的控制效果。将模糊控制与常规的串级系统结合起来，将其应用于某300MW燃煤单元机组的过热器出口蒸汽温度的控制．进行了仿真研究。通过与常规串级系统、单纯的模糊控制系统以及Fuzzy-PI控制系统的比较，仿真结果说明这种复合控制方法对大延迟、大惯性、非线性对象具有很好的控制效果：     

自适应预测控制在炉温控制中的应用

针对一类具有大滞后及模型慢时变的温度控制系统 ,提出了一种自适应预测控制方案。并以煤气罩式退火炉为例 ,建立了该过程的数学模型 ,提出了有煤气压力干扰补偿方案。仿真结果表明 ,该方法增强了系统的跟踪性及鲁棒性。