基于多模型加权调度的锅炉过热汽温广义预测串级控制

针对采用常规串级比例-积分-微分(proportion-integral-derivative, PID)控制器调节锅炉过热汽温系统存在不易整定参数、自适应性不佳的问题,设计一种基于多模型加权调度的锅炉过热汽温广义预测串级控制器。首先,根据典型工况下喷水量扰动时的过热汽温动态特性建立模型子集,采用递推最小二乘法辨识可控自回归积分滑动平均模型参数;其次,根据辨识得到的模型参数求解各子控制器最优输出,采用高斯隶属度函数得出各子控制器输出的加权系数;然后,通过单一工况下考虑减温水调节阀特性的预测控制仿真试验,比较广义预测串级控制器和常规串级PID控制器的鲁棒性;最后,通过变负荷仿真试验及抗干扰测试,验证多模型加权调度广义预测串级控制器对变负荷时模型失配的适应性。试验结果表明,相比常规串级PID控制器,广义预测串级控制器拥有更好的鲁棒性,设定值扰动试验中最大超调量控制在2℃左右。多模型加权调度广义预测串级控制器对模型失配具有良好的适应性,并具有良好的抗干扰性能。     

发电厂主汽温系统的模糊滑模控制研究

电厂主汽温被控对象是一个典型的变参数、强扰动的对象,常规的PID控制器难以满足控制要求。针对此问题,设计一种自适应模糊滑模控制器。该控制策略基于带积分补偿的变结构控制器,并利用自适应模糊控制方法,把滑模控制器中的不确定项进行模糊逼近。利用李亚普诺夫函数证明了控制器的稳定性。将此控制策略应用到电厂主汽温控制系统中,仿真结果显示此控制方法具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

基于自抗扰控制的火电厂主汽温控制系统及其参数整定

自抗扰控制器（ADRC）是通过改进经典比例积分微分（PID）控制的缺陷而形成的新型控制器,性能优良并且算法简单。针对火电厂过热汽温控制系统的大滞后、大惯性以及动态特性随工况变化的不确定性等特点,为了提高控制系统的动态性能和鲁棒性,文中给出了主汽温的自抗扰控制方案,该控制方案不需要精确模型参数而实现干扰补偿。在电厂热工过程控制实时仿真平台STAR-90上,使用集散控制系统自身控制模块实现了自抗扰控制系统的构建,这对于工程实际应用具有重要意义。以某超临界600 MW直流锅炉发电机组仿真机的主汽温为对象,进行ADRC控制下的变工况、10%扰动和快速减负荷（RB）实时仿真试验。结果表明,用ADRC技术建立的过热汽温控制系统与PID控制系统相比,该系统对被控对象特性的不确定性和外部扰动具有较强的适应性和鲁棒性,具有优良的控制性能。     

基于特性预估补偿的模糊PID汽温控制系统

针对大型火力发电机组汽温被控对象动态特性迟延及时变、非线性强的特点,在常规控制方案的基础上,采用对象特性在线预估补偿策略,并根据机组负荷和汽温偏差模糊在线调整PID控制器参数。经300MW及以上容量机组现场试验及运行表明,该方案的控制效果优良,在常见干扰作用下,汽温动态、静态性能达到并超过了工艺流程所要求的各项指标。该系统可在不同类型的DCS上实现,具有较好的推广应用前景。     

参数及延迟摄动过热汽温系统鲁棒控制器的设计

利用串级控制系统特点,对导前区及惰性区具有多个参数及延迟摄动的锅炉过热汽温鲁棒控制器的设计进行了研究。讨论了权函数的选择,求解了鲁棒PID控制器。仿真结果表明,用本文方法设计的过热汽温控制系统比常规的PID控制具有较好的鲁棒性能。     

模糊PID在单元机组主汽温控制系统中的应用

针对电厂主汽温控制系统扰动量多、抗干扰能力弱等问题,在常规控制系统中增加模糊环节,形成Fuzzy-PI控制器,并将其控制效果与常规PID控制器的控制效果进行对比。仿真试验表明:Fuzzy-PI控制器对主汽温系统响应时间、超调量等重要指标的控制效果明显优于常规PID。     

基于遗传算法和模糊推理优化的单元机组负荷控制系统

针对采用常规控制策略控制下的单元机组负荷控制系统负荷适应能力差、机组调频调峰时难以自动运行这一难题,提出了一种基于遗传算法和模糊推理的单元机组负荷控制系统设计新方案.首先利用遗传算法整定出某一负荷下单元机组负荷控制系统中PID控制器参数,再采用模糊推理不断修正变负荷时的PID控制器参数,实现PID参数的实时调整,使控制系统达到最佳控制效果.通过对火电单元机组负荷控制系统的设计和仿真研究,证明了用这种方法设计的单元机组负荷控制系统具有更好的控制效果和更强的适应能力.     

单神经元PID控制器在过热汽温控制中的应用

将具有自学习功能的单神经元模型与常规的PID控制算法相结合，设计了单神经元PID控制器，并应用于超临界机组过热汽温控制系统。仿真结果表明，采用单神经元PID控制器的汽温控制系统，能够适应被控对象在较大范围内的变化，具有较强的自适应能力和鲁棒性，其控制品质优于常规的PID控制器。此外根据仿真结果，对单神经元的学习算法进行了改进，使其控制品质得以提高。     

基于特性预估补偿的模糊PID汽温控制系统

针对大型火力发电机组汽温被控对象动态特性迟延及时变、非线性强的特点，在常规控制方案的基础上，采用对象特性在线预估补偿策略，并根据机组负荷和汽温偏差模糊在线调整PID控制器参数。经300MW及以上容量机组现场试验及运行表明，该方案的控制效果优良，在常见干扰作用下，汽温动态、静态性能达到并超过了工艺流程所要求的各项指标。该系统可在不同类型的DCS上实现，具有较好的推广应用的景     

模糊滑模控制在主汽温控制系统中的应用

电厂主汽温被控对象是一个典型的变参数、强扰动的对象,常规的PID控制器难以满足控制要求.针对此问题,设计了模糊滑模控制策略.采用模糊规则,估计出系统中未知的不确定因素.同时用一个合适的饱和函数替代切换函数中的符号函数,有效地减弱了系统颤振.证明了该控制策略的稳定性.仿真结果显示,在参数慑动变化和出现强扰动的情况下,模糊滑模控制策略比传统的PID控制器有更加优良的性能.     

一种Fuzzy-PID复合控制器在过热汽温控制中的仿真研究

在电厂中,必须严格控制过热器出口蒸汽温度,蒸汽温度过高或过低,都将给安全生产带来不利影响。针对过热汽温被控对象的特点,充分利用模糊控制的动态特性好和PID调节能消除静态偏差的特性,设计了一种带自调整因子的模糊控制器,研究了Fuzzy-PID复合串级控制在电厂过热汽温控制系统中的应用。仿真结果表明,Fuzzy-PID复合串级控制系统具有更好的抗干扰能力和适应性。     

智能PID控制器及其在锅炉过热汽温自适应控制中的仿真研究

提出了一种新型智能PID控制器，并在电厂主汽温串级控制系统中进行仿真研究。智能PID控制器由模糊PD控制器和自调节积分环节并联组成，其特点是：模糊控制器的规则库由自适应神经元在线调节，积分器的增益由模糊推理机在线整定。因而该控制系统是无模型控制系统，无须被控对象的精确数学模型，系统可以实现参数的自整定，具有很强的自学习能力。对某超临界600MW直流锅炉主汽温控制的仿真结果表明，这种控制器可以实现多个工况点的控制，具有很强的自适应能力，并且在大范围的负荷变化和时变控制系统中仍具有稳定的控制效果、较强的鲁棒性和较好的抗扰动性能。     

奶粉喷雾干燥模糊控制器的设计与仿真

通过对喷粉干燥工艺过程的分析,针对传统的奶粉干燥控制系统存在的问题,提出以排风温度为主变量对蒸汽阀门进行粗调,以进风温度为次变量对蒸汽阀门进行微调的双闭环温度控制系方案。将模糊智能算法与传统PID控制结合起来作为主控制器,代替传统滞后补偿smith PID控制算法,建立了系统的仿真模型,通过MATLAB仿真实验证明了此系统具有良好的静动态性能。     

基于Smith预估的模糊/PID串级主汽温控制系统仿真

针对火电厂主汽温控制对象特点,提出一种带Smith预估的模糊/PID复合串级控制系统。该系统的主控制器采用模糊/PID并联控制器,其中常规模糊控制模块中加入了自适应环节,主环中还采用增益自适应Smith预估控制器,以提高系统适应工况变化能力。Matlab仿真结果表明,新的串级控制系统对模型的不确定性和外扰均有较强的适应性和鲁棒性,其控制品质远优于常规的串级控制系统。     

基于串级PID的过热汽温多模型切换控制

提出了一种易于工程实现的过热汽温先进控制策略。在常规串级PID控制的基础上,设计了多模型切换控制方案,有效避免了单一控制模式不能适应系统工况变化的问题,另外,主调PID控制器的参数通过内模原理整定,较好地保留了内模控制器的特点,能够有效克服过热汽温对象的大迟延特性。所设计的控制系统已经成功应用于某电厂300MW机组,从投运效果看,当机组负荷大范围变化时,过热汽温仍能维持在正常范围内,保证了机组的安全经济运行。     

基于间接能量平衡的锅炉汽温GPC-PID串级控制

针对电站锅炉汽温对象由于存在大惯性、大时滞、非线性和难以建立精确模型,使得传统串级PID控制算法在满足AGC负荷响应快速性和准确性方面存在较大不足等问题,基于直接能量平衡思想,提出一种间接能量平衡法(IEBM)。通过IEBM构造并预测整定出反映变负荷工况的导前汽温设定值,把原串级控制系统中副控制器的随动控制功能改变为定值控制,从而达到间接控制锅炉主汽温和再热汽温的目的。由于系统能及时"预测"到汽温迟延受不同负荷的影响,导前汽温成为控制的主体,采用广义预测控制策略(GPC),而主回路仍然采用PID控制器,构成新型基于多模型RBF神经网络离线辨识的IEBM-GPC-PID串级控制系统。经现场实测数据仿真结果表明,提出的方法能够明显地提升汽温的控制效果,改善控制系统的鲁棒性。     

基于粒子群优化算法的变论域模糊PID控制器在过热汽温控制中的应用

针对锅炉过热汽温大滞后和大惯性等难以建立精确的数学模型的问题,设计了模糊PID控制器。通过模糊推理对PID的参数在线调整,加入了变论域思想对控制系统进行改进,最后将粒子群优化算法应用于变论域模糊控制器中,对量化因子及PID的三个参数Kp、Ki和Kd进行优化。将模糊PID控制器应用于过热汽温度控制系统进行仿真。仿真结果表明:采用基于粒子群优化算法的变论域模糊PID控制比传统的PID控制具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,具有明显的优越性。     

基于模糊自适应内模控制的主蒸汽温度控制系统研究

采用一阶时滞模型作为主蒸汽温度广义被控对象模型,设计基于模糊自适应内模控制的主蒸汽温度控制系统。在不同典型工况辨识得到不同对象模型参数,根据模型参数和模糊自适应规则自动整定控制器参数。对所设计的控制系统进行仿真和实际应用。结果表明,在外部扰动或模型不能准确匹配及不同工况运行时,此控制策略较传统串级PID控制和Smith预估控制具有更好的控制品质。     

模糊RBF自整定PID控制器在过热汽温控制中应用

过热汽温控制是电厂锅炉控制系统的一个重要环节。针对电厂过热汽温对象具有较大的惯性、时滞、非线性和动态特性随运行工况变化的特点,提出一种模糊径向基函数(RBF)神经网络的自整定PID控制器应用于过热汽温控制中,它结合了传统PID及神经网络和模糊控制的优点,可在线调整得到一组最优的PID控制参数。介绍了所提控制器在超临界机组过热汽温控制中的应用。对负荷为100%、88%、62%、44%的仿真结果表明,所提控制器能获得满意结果,优于PID控制器。