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将C-R模糊模型转换成一个形式上与阶跃响应模型相似的结构,即C-R模糊阶跃模型。然后用PID控制算法,针对具有参数不确定性?多扰动以及大延迟的电厂主汽温被控对象进行了仿真研究。仿真结果表示:所给出的控制策略可以较好地适应动态模型的大幅度变化,并保持较优的鲁棒调节性能。 相似文献
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模糊自整定PID控制及其在过热汽温系统中的应用 总被引:12,自引:3,他引:9
在工业生产过程中,许多被控对象随着运行工况的变化,其对象特性参数或结构将发生很大改变,单一参数的控制器难以获得所需的调节效果。针对这种情况,基于模糊逻辑的智能性和PID控制器的简单实用性,提出了模糊自整定PID控制策略。PID控制器参数的整定被分为粗调和细调2个阶段,粗调阶段基于发电机组负荷进行模糊预整定,基本适应运行工况的大范围变化,细调阶段基于系统的被调性能指标进行再整定,以进一步适应运行工况的小范围变化并克服各种可能的干扰。对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温度被控对象进行了仿真研究。仿真结果表明:所给出的控制策略能较好地适应对象动态模型的大幅度变化,保持较优的鲁棒调节性能。 相似文献
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通过对火电厂热工过程生产工艺的深入了解,详细分析了各种可以影响蒸汽温度变化的扰动因素,并介绍了常规锅炉的主汽温控制系统,讨论了模糊系统的控制方法。 相似文献
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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 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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带预补偿环节的PID控制器及其在过热汽温控制中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
1问题的提出反馈控制是控制系统中应用广泛的一种控制方法,控制器是基于被控量的偏差运算来实现各种调节特性的。广泛应用在工业领域中的调节器是常规的PID调节器。它结构简单,能够实现无差调节,满足大量的工业过程的控制要求,而且具有强的鲁棒性。但对于像锅炉过热汽温这样的大惯性对象来说,控制效果并不理想。这是由反馈控制的形式所决定的。为了改善调节品质,能否在常规的PID调节器基础上增加被控量的预补偿环节来达到较理想的控制目的呢?下面就对这一问题进行讨论。2基本思路PID调节是对其输入被控量的偏差进行比例、积分、… 相似文献
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针对常规PID控制策略很难满足火电厂主汽温度的控制要求,提出了一种基于干扰观测器的PID控制算法,即在1个常规PID控制器的基础之上增加了干扰观测器,以获得满意的控制品质.经仿真研究表明,该方法加快了控制系统响应速度,具有较强的鲁棒性和自适应能力. 相似文献
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粒子群优化算法PSO(ParticleSwarmOptimization)是近年来出现的一种新型演化计算方法,其算法简单易懂,优化性能良好。该文提出改进的PSO算法结合Matlab强大的矩阵计算和系统仿真功能,对文中实例的PID参数进行了优化整定。仿真显示优化结果比遗传算法好,收敛性能比遗传算法高。 相似文献
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模糊RBF自整定PID控制器在过热汽温控制中应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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开关磁阻电机起动电流小、起动转矩大,能频繁的重载换向,适用于低冲次的塔架式抽油机,但其具有非线性和强耦合性,调速系统难以控制。将PSO(粒子群)自整定PID控制算法引入到开关磁阻电机调速控制系统中来,在分析开关磁阻电机数学模型的基础上建立了开关磁阻电机调速系统的Simulink模型,经MATLAB仿真,该电机在400~1 200 rad/s范围内响应速度比PID控制提高27.2%~55.7%,且大大减小了电机的转矩脉动。经模拟实验验证,利用PSO自整定PID控制可显著提高开关磁阻电机调速系统的抗干扰能力和鲁棒性,使塔架式抽油机的运行噪音大为降低。 相似文献
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改进粒子群算法在PID参数整定中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
PID控制是过程控制中应用最广泛的控制方法,其关键在于PID参数的优化。针对其参数整定和优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法。仿真结果证明了该算法的有效性,其性能优于遗传算法和基本微粒群算法,具有一定的工程应用前景。 相似文献