基于有限元方法的电缆变压器绕组的热路模型研究

对一个电缆变压器的绕组,通过求解有限元方程,得到其温度场和热气流场的分布。在此基础上,建立其分布参数的热路模型。利用该模型经修正后求解了不同负载条件下绕组的温度分布,并将有限元法计算值和实测值进行了比较,证明了模型的正确性。这种方法为研究该类变压器的温度特性提供了方便。     

基于李雅普诺夫直接法的电力系统的可控制动电阻的非线性预测控制

电力系统的可控制动电阻（TCBR）对提高系统系统的暂态稳定性有很重要的作用，本文提出了一种新的TCBR控制器的设计方法，通过对单机无穷大系统的计算，验证了本文所提出的结论的正确性。     

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SIS的预测控制应用研究

火力发电厂厂级监控信息系统(SIS)作为一种以优化机组运行、提高运行经济性为主要目标的信息系统,已在火电厂厂级管理方面发挥了重要作用.为了更加有效地利用SIS平台上的大量数据,提出了基于SIS平台的动态矩阵预测控制.以湖北某电厂SIS为例,将锅炉过热蒸汽温度作为控制对象,蒸汽流量作为扰动量来反映锅炉运行工况的变化.采用神经网络辨识方法建立被控对象的动态模型并将动态矩阵控制算法应用到蒸汽温度控制系统.仿真结果表明,基于仿真数据建立的过热蒸汽温度神经网络动态模型,能够很好地预测被控对象在不同运行工况下的动态特性,基于神经网络模型的动态矩阵控制策略优于传统PID的控制效果.     

再热器外接管座温度场与热应力的有限元分析

进行了再热器对空排气管三通管座的温度场和热应力的有限元分析,并选取机组起动后第50min、200min和480min3个点的数据加以讨论。结果发现,由于管道内形成的冷凝水周期性地回流或溢流至再热器外接管内侧,使角焊缝应力集中处形成了热疲劳,并造成管子产生裂纹。     

基于STL格式的三维电磁场有限元自动剖分方法

在分析三维实体造型STL数据结构的基础上,提出了采用分层切片法来进行三维电磁场有限元自动剖分的方法。首先,建立了STL文件的拓扑结构数据,然后结合实体结构及材料特性确定一个垂直于z坐标轴的特征面域,并在此面域形成三角形单元网格,最后对实体在z方向分层切片,通过对面域逐层延拓投影,形成三维有限元单元网格。采用该方法开发了基于STL文件格式的三维网格自动剖分程序,并用于两个STL实体的自动剖分,结果表明,该方法可降低数据量,节省计算时间,实用可行。     

基于Petri网的二维电磁场有限元参数化建模方法

将参数化绘图技术引入电磁场有限元建模中 ,设计人员只需建立一张参数化的图形 ,可方便快速地生成系列化有限元场域图形 ,进行不同设计方案的有限元分析。采用Petri网描述参数化的有限元场域模型 ,提出了基于Petri网的参数化推理方法 ,该方法具有基于图的参数化模型的优点 ,且与参数化实体建立顺序无关。基于Petri网的参数化模型解决了参数化设计中的循环约束判断问题。经实例表明 ,基于Petri网的参数化建模方法方便实用 ,它将成为电磁场有限元分析软件的一个重要功能。     

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。     

开域轴对称静磁场的混合有限元边界元法

本文提出了一种解决开域轴对称静磁场问题的混合有限元边界元法。基于矢量边界元法公式，混合有限元边界法以适合轴对称静磁场问题的ｒＡ与ｖ／ｒ δｒＡ／δｎ作为基本求解量，并进一步改进成仅以ｒＡ作为求解量，这样便降低了混合方程组求解量的数目，节省了所占用的计算机存贮容量。文中给出了三个应用实例。     

电磁场混合有限元边界元法的发展

本文从开域电磁场的计算出发，简要地评述了目前电磁场数值计算的各种方法。在此基础上，着重阐述了一种能够有效解决开域电磁场计算的新方法－混合有限元边界的发展情况与基本原理。     

用耦合有限元方法计算高压电器电场的研究

本文将两种高阶有限单元 (高阶亚参有限单元和高阶等参有限单元 )结合在一起 ,研究了一种适用于高压电器电场计算的耦合有限元方法 ,它可进一步提高高压电器内部电场计算的准确度     

一种基于变结构的预测控制算法及其应用研究

将变结构控制方法引入预测控制中，提出了一种基于变结构的预测控制算法。与传统的预测控制方法相比，该算法具有设计简单、易于实现的优点。将其应用于火电机组过热汽温控制进行仿真研究，结果表明所提出的预测控制算法具有优良的控制性能和很好的鲁棒性。     

基于汽温特性的火电机组过热蒸汽温度控制优化研究

以某台330 MW机组锅炉过热蒸汽温度为研究对象,在分析过热蒸汽温度特性的基础上,构建了以机组负荷为变量的前馈动态补偿函数,并采用Matlab软件对该函数进行了仿真验证.结果表明,以负荷为变量的前馈动态补偿函数较静态补偿函数超调量更小,调节时间短,具有较好的稳定性,可提高过热蒸汽温度的控制品质.     

采用有限元法分析电网谐波对断路器动作特性的影响

断路器是在电力系统中起保护和控制作用的关键部件，其可靠性直接影响整个电力系统的安全运行。以往人们推测电网谐波可能是造成开关电器误动作的主要原因之一，建立了断路器受电网谐波影响的热路数学模型，采用瞬态热路法计算并分析了电网谐波对断路器动作特性的影响，但分析误差较大。文中提出了基于电网谐波的断路器瞬态热场数学模型，采用Ansys有限元分析软件对其进行计算与分析，试验结果表明了该模型的有效性。文中的研究结论对智能断路器产品的开发和研制具有一定的指导作用。     

基于控制历史的过热汽温模糊串级控制

针对过热汽温对象具有大迟延、不确定等特点,设计出了一种基于控制历史的串级控制系统.在对控制对象的动态特性分析的基础上,用历史的控制信息代替偏差变化率作为模糊控制的决策依据,从而及时地反映出被控制量的变化趋势;并在此基础上,引入了比例环节,综合了PID控制器和模糊控制器的优点,克服了传统模糊控制器结构上的缺陷.通过仿真实验,将用该控制器构成的汽温串级控制系统的控制效果与常规PD及传统模糊控制作比较,证明了所提出的控制方案能够有效减小延迟时间对控制效果的影响,具有较强的适应性.     

DMC-PID串级控制在火电厂过热汽温控制中的应用研究

根据火电厂过热汽温的动态特性,将先进的预测控制算法和PID控制算法相结合,构成DMC-PID串级控制系统。利用DMC预测控制算法的鲁棒性强及PID控制算法抗干扰性能好的优点,在Matlab平台上进行了仿真,结果表明该控制策略具有明显优于常规PID串级控制的性能。     

基于最优电压矢量的有源滤波器电流控制新方法

提出了一种新的基于最优电压矢量的有源滤波器滞环电流控制方法。该方法的特点是用一组滞环相间电流比较器和一组阶梯式相间电流比较器相结合,快速、正确地判断有源滤波器参考电压空间矢量所在的区域,并由此决定最优电压矢量及对有源滤波器实行滞环电流控制。用电磁暂态程序进行的计算机仿真结果表明,该方法能快速、正确地确定最优电压矢量,从而可有效地降低开关频率和提高有源滤波器的效率。其突出优点是在参考电压空间矢量变化较快且难以预测的情况下,仍能快速跟踪及确定其所在的区域,从而可有效地减少电流补偿误差,改善有源滤波器的性能。     

ADAPTIVE PREDICTIVE CONTROL: LIMITS OF STABILITY

This paper summarizes the stability results already derived for predictive and adaptive predictive control, discusses them from an intuitive and practical implementation perspective and, from the same perspective, illustrates them by means of two simulated examples. In this way it recalls the limits of stability when applying predictive control and how they are related to the modelling errors, which may change as the process dynamics changes. Also it recalls how, by adding adaptation to the predictive scheme, this source of instability may be compensated for. Already within the adaptive predictive formulation it considers the limits of stability for different scenarios, particularly when a reduced-order adaptive predictive model cannot account for unmodelled process dynamics. © 1997 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于递归优化的预测学习控制算法

随机动态过程随着过程参数的变化而难于控制。由于过程的不确定性，使得动态跟踪控制不能实现。为优化过程控制以及为保还动态过程控制的鲁棒性，有必要实施更为优越的控制算法。以实现对过程变化参数的动态跟踪，达到稳定动态过程输出的目的。该文给出了针对这类不确定过程的一种最优控制算法。通过预测器的简化算法，构建了最优控制的目标函数。应用非参数模型的对称相似结构原理与迭代学习算法相结合，完成了一种递归优化的预测学习控制算法。通过仿真分析验明了所给控制算法是成功的。实际应用结果表明，这种算法适合于一类不确定过程的动态跟踪控制。     

热工过程模糊决策预测控制的应用研究

预测控制是一种适于大滞后热工对象的控制方法，但传统的受限预测控制由于控制目标单一、优化过程复杂等原因未能很好应用。该文在模糊集合理论的基础上，提出了一类新型的基于模糊决策方法的受限预测控制方法。与传统受限预测控制相比，这种新型的模糊预测控制方法采用了性能全面、确切的模糊指标函数来替代传统预测控制中的线性二次型指标函数，并将控制系统中的多种约束条件自然融合到模糊指标函数中，从而有效地简化了受限预测控制的整个优化过程。在此基础上，论文进一步证明了传统的受限预测控制算法在功能上只是该文预测控制方法的一个特例，因此，该文有效地扩展了传统受限预测控制方法的功能。论文最后通过仿真计算证实了所提新型预测控制方法对非线性和大滞后的热工过程具有优良的控制性能。