过热汽温模糊神经网络预测控制器的设计

针对锅炉过热汽温的特点，设计前馈—反馈串级复合型控制系统。主控制器采用基于神经网络预测模型的模糊神经控制，即该控制器首先是将神经网络与预测控制相结合，采用改进的递阶遗传算法对神经网络的权值和结构同时进行训练，实现了非线性、大时滞系统模型的精确预测；然后将模糊控制与神经网络相结合，实现模糊神经预测控制。副控制器采用二自由度PID控制器。仿真结果表明，该控制显著提高锅炉过热汽温这一非线性、大时滞系统的控制品质，且易于工程实现。     

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。     

电厂过热汽温系统DMC-PID控制仿真研究

应用DMC-PID串级控制策略对过热汽温系统进行了仿真研究。研究了动态矩阵控制(DMC)的预测模型及其性能指标和控制率,给出了过热汽温系统模型及其DMC-PID控制结构。该控制系统既保留了串级控制能够快速消除二次扰动的优点,且由于引入了DMC控制器,增强了系统的鲁棒性。仿真结果表明,这种汽温控制系统具有较好的控制品质。     

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。     

亚临界压力机组汽温控制系统中的一些新对策

目前,大型亚临界压力机组的控制设备均采用集散控制系统.集散控制系统的各控制子回路采用多功能控制器.多功能控制器以微处理为核心,并具有极强的硬件和软件功能.因此采用集散控制系统的自动调节系统可以设计得更加完善.根据国内采用集散控制系统的亚临界压力机组的自动调节系统设计方案与在现场调试的经验看,为了充分发挥集散系统的优点,在自动调节系统中可采用一些新的控制对策.下面就汽温控制系统进行简单分析.大型亚临界压力火电机组过热汽温的调节一般分2级或3级喷水调节.再热汽温采用摆动火嘴调节和喷水调节相结合.传统的过热汽温调节系统采用典型的串级     

基于闭环辨识的过热汽温串级控制器设计方法

针对过热汽温对象难以用开环辨识算法得到精确模型,使基于模型设计的PID串级控制器难以整定的现状,提出了基于RLS(Recursive least squares,递归最小二乘)算法的两阶段闭环辨识方法,并将辨识模型结合内模控制原理对PID参数进行整定。将该方法应用于过热汽温控制系统,仿真结果验证了该控制器整定方法的有效性。     

基于机理模型的汽温控制系统优化及应用

针对火电机组过热汽温控制的难点和要求,常规串级控制系统无法达到良好控制效果,尤其在大范围变负荷过程中很难控制汽温动态偏差在要求范围内。分析了基于机理模型的双回路汽温控制原理和控制参数整定方法,并对控制方案进行优化。应用于某300 MW CFB机组过热汽温控制,结果表明其稳态和动态控制品质良好,并能适应机组大范围变负荷需要。由于控制方案能够灵活配置汽温控制中惰性区传递函数时间常数和对控制器参数进行增益调整,因此在工程应用中具有很好的推广作用。     

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。     

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。     

基于Laguerre模型的过热汽温自适应预测PI控制系统

针对火电厂锅炉过热汽温控制的特点,设计1种基于Laguerre模型的自适应预测PI控制器。该预测控制器采用对时延具有良好逼近能力的正交Laguerre函数模型作为预测模型,利用带遗忘因子的最小二乘法在线辨识Laguerre预测模型的系数,以提高系统适应工况变化的能力;滚动优化指标采用比例积分型结构,以提高系统的快速性和鲁棒性。通过对具有严重参数不确定性、扰动以及大迟滞的电厂过热汽温被控对象进行仿真研究,结果表明该方法能够很好地适应对象特性的变化,且控制系统的性能比常规串级控制系统有较大提高。     

模型预测控制在电厂过热汽温系统中的仿真研究

针对火电厂过热汽温的动态特性,在PID串级控制方案中引入模型预测控制结构,副环采用常规PID控制,快速抑制进入系统的干扰,主环采用动态矩阵控制(DMC),抑制对象的大迟滞特性,以获得优良的跟踪性和鲁棒性。这种控制策略综合利用了预测控制的性能优点和串级控制的结构优点,仿真结果表明,该方法比常规PID串级控制更能有效地克服系统时滞、模型失配和干扰等未知影响,并且有较高的控制精度和较强的鲁棒性,可获得满意的控制效果。     

基于多目标粒子群算法的过热汽温自抗扰控制

针对火电机组过热汽温存在大惯性、大时滞和非线性的动态特性,以及扰动因素作用下参数不易整定的问题,提出自抗扰控制-线性自抗扰控制（ADRC-LADRC）串级控制策略,即外回路应用非线性自抗扰减小超调量,内回路应用线性自抗扰对扰动快速响应并加以抑制,同时采用多目标粒子群算法对自抗扰串级回路中的参数进行整定。测试与工程应用表明：基于多目标粒子群算法整定参数的ADRC-LADRC控制策略具有较好的控制性能和抗干扰能力,能够快速响应扰动并跟踪设定值,维持过热汽温的稳定。     

基于局部神经网络模型的过热汽温多模型预测控制的研究

针对锅炉过热汽温的特点，设计串级过热汽温控制系统。主调节器采用基于局部神经网络模型的多模型预测控制，即由主蒸汽流量确定的不同工作点，用神经网络建立局部动态模型，进而建立一组局部神经网络预测控制器，然后通过加权合成的方式获得最终的控制信号；副调节器采用基于多个简单比例控制器的加权合成比例控制。该控制方案融合了神经网络、多模型控制和预测控制的特点。仿真结果表明，在负荷大范围变化的工况下，控制系统仍保持了良好的控制性能，具有较强的鲁棒性。     

过热汽温智能控制系统研究

经过分析某超临界600MW直流锅炉高温过热器动态特性,过热器动态特性随机组的运行工况变化而变化,可以认为用蒸汽流量就能近似表示运行工况。在此基础上,提出了串级过热汽温智能控制系统。该智能控制系统中的副调节器仍然采用比例调节器;设计该主调节器时,把整个副回路和主对象看成广义被控对象,主调节器是一个自整定PID控制器,需要用到被控对象的Jacobian信息。随后构造了一个径向基函数(RBF)神经网络对被控对象进行辨识,从而求出了被控对象的Jacobian信息。最后将文中提出的智能控制系统用到了某超临界600MW直流锅炉的过热汽温控制中,仿真结果表明,用这种方法建立的过热汽温控制系统在机组运行工况发生变化时,具有较好的控制品质和较强的自适应能力。     

简化的DMC-PID串级控制及其在汽温系统中的应用

DMC控制(动态矩阵控制)中控制量的计算涉及到矩阵的求逆，计算量较大。提出了一种SDMC(简化的DMC算法)，并且与串级控制相结合，形成SDMC—PID控制策略。应用于电厂过热汽温系统仿真研究表明，该方案使控制系统具有较强的鲁棒性及良好的跟踪性能，提高了系统的动静态性能指标。     

约束预测控制在低氮燃烧机组过热蒸汽温度控制系统中的应用

针对某低氮燃烧机组运行过程产生的燃烧滞后、汽温波动大等问题,提出一种带有约束优化的预测控制算法,并将其应用到电厂过热蒸汽温度控制系统中,构成串级预测控制系统。仿真结果表明：带有约束的过热蒸汽温度串级预测控制系统的控制量能被有效控制在约束范围内,系统的抗干扰性和鲁棒性均优于常规PID控制系统,过热蒸汽温度控制品质得到很大提升。     

火电厂过热汽温控制系统性能评价

以火电厂典型过热汽温拉制系统为研究对象,推导了串级控制系统最小方差性能评价指标的计算方法,利用MATLAB平台搭建仿真模型,理论推导反馈不变项得到控制系统的最小方差;通过模型输出计算等价单回路PID控制器的最小方差和时间序列分析最小方差,结果表明等价单回路PID控制器的最小方差能够实现最小方差性能评价,并利用某电厂实际...     

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。     

过热汽温增益自适应Smith预估控制

过热蒸汽温度是机组运行过程中需要监控的重要参数,为解决实际中的过热汽温普遍存在着滞后、非线性等问题,利用实际工程中过热蒸汽系统阶跃响应特性的数据,采用最小二乘法建立了控制对像的数学模型,在串级双回路控制的基础上引入了增益自适应SMITH预估控制。实际投运时过热汽温稳态偏差不超过2℃,负荷波动30%BMCR时动态偏差不超过4℃,结果表明,采用该控制策略具有较强的可实现性和较好的控制品质。