机炉协调系统的动态矩阵控制仿真研究

针对火电单元机组负荷控制系统多变量强耦合的特点,将多变量DMC(动态矩阵控制)策略应用于负荷预测控制系统,对300MW燃煤直流锅炉再热机组固定参数模型和变参数模型分别进行了仿真研究。结果表明,多变量DMC算法内含的解耦机制和优良的控制品质,使得单元机组负荷预测控制系统在不同的负荷下均获得了满意的控制效果,负荷跟踪性能好,鲁棒性强。     

基于模型预测控制的异步电机弱磁控制新方法

模型预测控制是一种基于被控系统模型的新型控制算法,该算法能够预测系统的未来状态,由滚动优化求出系统的最优控制变量,具有良好的控制性能和较强的鲁棒性。为克服PI参数及电机参数对电压闭环弱磁控制策略性能的影响,本文提出了一种基于模型预测控制的异步电机弱磁控制新方法,详细描述了模型预测控制算法的实现过程,并通过优化使之适用于异步电机的实时控制。实验结果表明模型预测控制算法具有较快的响应速度,对电机参数具有较强的鲁棒性,在发生较大扰动时的控制性能优于传统的PI控制方法,非常适用于交流异步电机高性能弱磁控制场合。     

基于灰色模型的多电平逆变器的预测控制

建立多电平逆变器闭环控制的非线性动态行为模型,使用灰色系统理论的灰色模型GM(1,1)建模方法,对多电平逆变器输出信号测量值在线新陈代谢灰色滤波及单步预测,与逆变器的输入给定信号综合得到控制误差,实现多电平逆变器的PID预测控制。仿真与实验结果表明,基于灰色系统模型的多电平逆变器预测控制具有算法容易实现,鲁棒性好等特点,提高了系统的控制品质。     

基于前馈补偿解耦的多变量汽温系统预测函数控制

针对过程通道可用一阶加纯滞后模型等价描述的多输入多输出系统，提出了基于前馈补偿解耦设计思想的多变量预测函数控制，首先将系统分解为多个多输入单输出系统，在各系统中分别将其它输入量暂视为一种可测干扰，并用预测函数控制原理设计控制器，通过求解多元一次方程组，实现了多变量系统的预测函数控制设计，采用该方法对国产200MW火电机组带汽一汽换热器的多变量强耦合再热汽温系统进行了控制系统设计和仿真研究，计算机仿真证实了其有效性，达到了动态近似解耦，静态完全解耦和无静差跟踪，各种对象和模型失配情况下的仿真结果显示了该算法较强的鲁棒性和抗干扰能力，因为该方法是基于简化的模型，所推导出的控制算法简单，运算量小，易于工程实现，具有很高的实际应用价值。     

基于时滞模型预测控制算法的网络化AGC研究

针对网络化自动发电控制(AGC)系统通信延迟的不确定性和数据丢包问题,提出一种基于时滞模型预测控制(MPC)算法的网络化AGC系统,该方法采用计及通信延时的互联电网时滞动态状态方程作为MPC的原始预测模型,以最优加权算法预测通信延时;并在MPC滚动优化目标函数中增加输出量预测值变化量,以减少发电机组调节次数。利用MPC多步超前预测控制功能,在执行机构信号接收端设置缓存器存储控制量预测序列,作为网络偶发数据包丢失时的备用次优控制信号。通过对两区域互联电网网络化AGC系统的仿真分析,仿真结果表明该方法能确保在随机通信延迟下网络化AGC具有优异的动态响应性能,该系统对通信延迟变化具有良好的适应性和较强的鲁棒性。     

基于最大转矩电流比控制的永磁同步电机模型预测控制

由于永磁同步电机(PMSM)具有诸多优点,提出了一种基于最大转矩电流比(MTPA)控制的永磁同步电机模型预测控制方法,使磁阻转矩利用率最大化。利用离散化的数字处理技术,深入研究了多个优化目标的典型问题,其中包括:开关状态约束、MTPA优化、最大电流限制及延时补偿策略等。MATLAB/Simulink仿真数据证明:该控制系统实现了MTPA控制并且动态响应过程十分迅速,而且显著提升了PMSM模型预测控制系统的工作效率,对电机参数产生的波动显示出较强的鲁棒性。     

改进的预测函数控制算法及其应用研究

针对典型的一阶惯性纯滞后2入2出多变量系统，提出了基于Smith 预估补偿思想的分散解耦、集中控制的预测函数控制设计方法：将系统分解成两个具有可测扰动的单入单出子系统，当扰动通道的纯滞后时间大于控制通道的纯滞后时间时，控制器输出可根据系统输入输出的已知信息求出；当2个子系统的扰动通道纯滞后时间均小于控制通道的滞后时间，可以通过求解二元一次方程组求出，从而实现多变量预测函数控制。通过对一典型工业过程的一阶加纯滞后等价描述对象的仿真研究,证明这种算法不仅可以实现静态完全解耦和无静差跟踪，而且能够获得更好的动态解耦品质；同时在各种模型失配情况下有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

模型预测控制在光伏并网逆变器中的应用

本文基于两级式三相并网逆变器的数学模型和模型预测控制的基本原理,提出了一种基于模型预测控制的光伏并网逆变器控制方法。该方法以光伏逆变器的一阶差分方程为基础,建立了其预测模型,通过模型预测算法对光伏并网逆变器未来若干个采样时刻的三相并网电流值进行预测,再根据滚动优化函数进行最优化求解,进而得到最优的控制变量,具有良好的控制性能和较强的鲁棒性。详细介绍了模型预测控制算法的建立和实现过程,在Matlab/Simulink环境下建立了相应的仿真模型。相关仿真结果表明,模型预测控制算法具有动态响应快和鲁棒性强的特点,适用于三相光伏并网逆变器的高性能控制。     

基于混合变量动态优化算法的含风电电力系统多目标动态优化调度

由于风电功率具有随机性、不确定性等特点,从系统安全稳定运行的角度出发,文章综合考虑了机组的故障停运、负荷与风电的预测偏差这三种不确定因素,将概率性旋转备用用解析式表达,并将其引入到含风电场电力系统多目标多时段的动态优化调度模型及约束条件中。基于NSGA-II设计了一种0-1混合变量动态优化算法来求解该模型,该算法根据分层优化的方法处理整数混合变量,以达到同时实现机组启停与负荷分配的多目标优化;在求解过程中引入超前调度思想,对相邻时段约束耦合进行处理,从而实现多时段的动态优化调度。最后通过算例对模型进行仿真分析,仿真结果验证该模型的合理性和算法的有效可行性。     

基于MCGS的预测控制在锅炉蒸汽压力系统中的应用研究

根据锅炉燃烧系统的动态特点,提出基于动态矩阵控制-串级控制(DMC-PID)结合的蒸汽压力预测控制方案.在VB6.0环境下完成动态矩阵控制算法,并通过ActiveX方式嵌入到MCGS组态软件中,实现对锅炉蒸汽压力系统的预测控制,仿真结果验证了该算法具有较快的负荷响应和较强的鲁棒性.     

基于扰动观测的永磁同步电机单环预测控制

针对模型预测控制算法应用于永磁同步电机的控制过程中,存在电磁、机械参数变化导致电机模型设定值可能与实际值不匹配或负载扰动等所引起的非线性扰动现象,造成算法存在预测误差进而影响控制系统动态稳定性的问题.提出了一种基于同步旋转坐标系下具有扰动观测器的转速-电流单环模型预测控制方法.首先,根据永磁同步电机的数学模型,设计单环...     

永磁同步直线电动机的自适应模糊滑模控制

将永磁同步直线电动机应用于驱动精密定位平台时,由于直线电动机存在端部效应引起的推力波动、动子磁链非正弦性、摩擦非线性等都将使精密定位平台伺服系统性能变坏。因此,必须采用鲁棒性强的控制策略来抑制这些扰动。提出了一种针对永磁同步直线电动机的自适应模糊滑模控制算法,具有快速性和稳定性,对参数不确定、参数变化和外部扰动具有不变性。该算法由位移、速度、位移误差和速度误差的积分建立了滑模面,建立特定的自适应律,应用模糊系统逼近滑模控制器的输出,最后应用一个切换控制函数来补偿滑模控制器的输出误差。经仿真结果验证,该控制算法能明显地改善永磁同步直线电动机的位移输出精度和速度跟踪性能,具有较好的快速响应性和鲁棒性。     

动态矩阵预测控制在微型燃气轮机中的应用

可调回热式微型燃气轮机具有多变量、强耦合、非线性、参数时变等诸多复杂的特性,常规控制方法难以满足控制要求。对于两输入两输出的微型燃气轮机控制系统设计,如何准确快速地实现扰动下的稳定输出,是设计控制系统的关键。首先文中基于动态矩阵预测算法设计出预测控制器,并给出误差校正矩阵、误差权矩阵、控制权矩阵和柔化系数矩阵关键控制参数分析;接着在稳定工况点下,设计了转速给定值扰动、燃料量内扰下的预测控制策略;最后基于传递函数模型进行仿真控制分析,结果验证了该控制方法能够更好地符合快速性、鲁棒性和抗扰动的控制要求,并且超调量比常规PID控制方法要小。     

用于无功静补系统的模糊-PID控制方法

简要分析了静止型无功补偿器(SVC)的补偿原理,针对SVC系统的非线性,提出了一种用于无功静补系统的模糊-PID控制方法.该模糊-PID控制结合了模糊和PID两种控制方式的优点,根据预先设定的偏差范围在两种控制方式下自动切换.在这种混合控制方法中,采用模糊控制实现动态过程的快速调节;采用PID控制实现稳态过程的精确调节.分别将该模糊-PID控制器与传统的PID控制器应用于实验样机,对不同的负载工况进行反复实验,结果表明该控制器具有更好的控制精度,更快的动态响应速度以及更强的鲁棒性.     

基于逆模型区间优化的神经网络预测控制

针对神经网络预测控制中，在线滚动优化计算量大、算法稳定性难以保证的问题，提出一种确定黄金分割优化算法初始搜索区间的方案，即初始搜索区间的宽度与神经网络逆模型输出和上一时刻系统输入的误差成正比，二者越接近，搜索宽度就越小，从而黄金分割优化算法的在线计算量就越小；该方案有效地降低了在线滚动优化计算量，同时又使控制系统具有神经网络预测控制和神经网络逆控制的双重特性，在模型匹配稳态工况下，神经网络预测控制转化为神经网络逆控制，具有逆控制快速性的优点，而在模型失配或动态过程中，神经网络预测控制起主导作用，具有模型的宽容性和鲁棒性强的特点。采用区间套定理对该算法的收敛性给予了严格的数学证明。通过对某300MW机组仿真表明，提出的方案在控制品质和降低计算量方面均获得满意的效果。     

基于龙伯格扰动观测器的永磁同步电机PWM电流预测控制

针对传统永磁同步电机(PMSM)PWM电流预测控制中电机参数扰动造成的电流静差及振荡问题,提出基于龙伯格(Luenberger)观测器的PWM电流预测控制。首先,将系统参数扰动引入到电机电压方程,构建在参数扰动中拥有优良性能的Luenberger观测器来观测系统扰动。其次,离散化Luenberger扰动观测器,通过极点配置分析系统稳定性。最后,将观测器估计系统扰动引入含参数扰动项的电压方程中,为PWM电流预测控制算法提供实时性扰动补偿。仿真结果表明,所提算法能够快速无静差地观测出系统扰动,有效避免参数扰动造成的电流静差及振荡问题,提高电流预测算法的鲁棒性。     

并联有源滤波器的自调节灰色预测控制

并联有源滤波器应用于电力系统可有效抑制电网谐波。为准确的跟踪和预报谐波电流,提出一种自调节灰色预测控制算法,通过采用灰色模型实现超前控制,并用综合误差代替传统反馈控制方法中的实际误差,使控制器对系统响应具有适应性。对并联型电力有源滤波器的谐波检测原理、自调节灰色预测控制策略进行了分析,在MATLAB平台上建立仿真模型进行测试。仿真结果表明采用自调节灰色预测控制的并联有源滤波器可获得较好的谐波补偿效果,直流侧电压稳定性增强。     

A Robust Deadbeat Control Method for UPS Inverters

The traditional deadbeat control for UPS inverters has a robustness problem. The parametric imprecision can greatly harm the stability of the system, which restricts the application. A novel robust deadbeat control method is proposed in this paper to deal with the problem. In the proposed control method, a proportional element is added to the traditional deadbeat control in order to improve the robustness to parametric imprecision. To eliminate the error between output voltage and voltage reference caused by environmental noise and parametric deviation, a model reference adaptive regulator is also added to the control method. A 1kVA prototype is built based on DSP. Theoretical analysis and experimental results show that the robustness for parametric variation of the proposed method is much better than the traditional deadbeat control. The system can remain stable even when the systemic parameters have a large deviation from calculating parameters. The system has small static error and fast dynamic response with the new control method. This method is easy to realize in DSP and is suitable for full digital realization of UPS.     

模型算法控制的交流位置伺服系统

针对传统交流位置伺服系统存在的结构复杂及其系统性能受不确定性影响严重等缺点,综合模型算法控制（MAC）在线实时预测、优化、反馈校正的优点,提出一种用于交流位置伺服系统的MAC控制方案,采用交流位置伺服系统的一阶ARMA模型为预测控制的参数模型,并在此基础上优化、校正,不但有效地实现了系统在各种运行条件下的性能最优,而且控制算法简易,很好地满足了动态较快的电动机实时性要求。对系统的稳定性和鲁棒性进行了分析、论证,表明无论模型如何失配,系统均稳定、无输出静差,鲁棒性强,实验结果进一步证明,在MAC控制下,交流位置伺服系统具有很高的静态精度和良好的动态跟踪性能。     

基于混合粒子群算法的线性预测PID控制

针对传统PID控制对大时滞过程控制效果不佳的问题,提出了一种基于线性预测的PID控制算法,用系统过去的几个输出值预测系统未来的输出值,用此预测值与期望设定值所得的偏差作为PID控制输入,再依PID控制律来设定控制器的输出,从而使被延迟了的被控量超前反映到控制器,使控制器提前动作,实现事先调节,从而减少超调量和调节时间,消除时滞对系统稳定性影响。利用混合粒子群算法对模型系数和系统参数进行了优化和在线调整。实例仿真结果表明,将线性预测与传统PID控制相结合并经混合粒子群算法优化的控制方法远好于单一的PID控制方法,而且具有操作简单、容易程序实现等特点,有效地提高了系统的控制品质。