基于模糊自适应PID的锅炉汽包水位智能控制系统

针对锅炉汽包水位经常受到负荷变化、进出水速度、水质等诸多因素的影响,具有时滞、非线性等特性,设计了以误差e及误差变化率ec为输入,PID控制器的KP、KI、KD为输出的二输入三输出的模糊自适应PID控制器,目的是为了改善PID控制的参数整定困难、适应差的缺点。并通过仿真进行了验证,结果表明锅炉汽包水位控制系统不论是在负荷变化较小的情况下,还是在负荷剧烈变化的运行工况下,都可以实现水位的平稳调节,水位始终保持在规定的波动范围之内。     

CMAC逆模型用于电站负荷协调控制的研究

在常规PID负荷协调控制回路中加入CMAC神经网络模型。利用神经网络的非线性映射能力，能很好地解决负荷协调控制对象的动态特性具有非线性、时变性、参数可变等问题。仿真对比试验表明：负荷协调控制系统引入CMAC逆模型后，系统的跟踪速度加快了大约1个周期，调节精度提高。CMAC逆模控制器有较好的适应性、鲁棒性。图6表1参9     

自整定PID在锅炉汽包水位控制中的仿真应用与分析

论文建立余热锅炉汽包水位的数学模型,对该数学模型进行分析和验证,并对余热锅炉汽包水位动静态特性进行分析。在讨论了汽包水位在单冲量和三冲量方式下的常规PID控制器和自整定控制方案后,重点研究一种基于模糊控制的自整定PID控制对水位参数进行实时调整。针对该控制策略,应用Matlab／Simulink进行仿真分析,仿真研究表明,这种方案使汽包水位控制系统具有较强的鲁棒性及良好的控制品质,提高了系统的动静态性能指标。     

模糊神经网络在汽包水位中的控制作用

汽包水位是影响电厂安全运行的一个重要参数,具有非线性,时变性的特征。传统的控制方法PID控制方式因其控制参数的固定性,适时调整效果不佳。将基于模糊神经网络构建的模糊控制器与常规控制器通过变参数加权综合后作用于被控对象能使控制系统具有良好的调节品质。     

锅炉汽包水位的模糊PID控制研究

为了改善传统PID控制器对锅炉汽包水位的控制效果,在传统PID控制的基础上,运用MATLAB软件,融入模糊控制算法,对锅炉汽包水位进行仿真研究,结果表明:采用模糊PID控制的锅炉汽包水位控制达到稳态的时间仅为0.073 3 s,远小于常规PID控制所用的时间0.5 s;采用模糊PID控制的锅炉汽包水位控制产生的最大超调...     

轧钢加热炉汽包水位自适应模糊控制设计及应用

针对轧钢加热炉汽化冷却工艺特点,设计了基于模糊PID控制理论的汽包水位控制系统,通过引入压力参数作为补充控制量,并对给水流量和蒸气流量信号作合成处理,根据不同的E、Ec值,由系统模糊推理、决策,在线整定PID参数岛、K、局,从而实现了加热炉汽包水位控制的目的。生产使用效果表明,汽包水位可控制在48．5～51．5mm之间,控制精度高,设备故障率为零。     

锅炉汽包水位的模糊自适应控制

随着机组负荷的变化,汽包锅炉水位动态特性发生变化,传统的串级三冲量汽包水位控制系统难以满足控制要求。为了改善水位控制品质,本文采用了模糊自适应串级三冲量汽包水位控制方案。在分析了350MW机组在不同工况下的汽包水位动态特性的基础上,设计了模糊自适应PID控制器;利用模糊规则,控制器的参数Kp、Ki、Kd根据水位误差信号进行动态调整。仿真结果表明,采用模糊自适应控制器的串级三冲量汽包水位控制系统在调节时间、超调量等性能指标上优于传统的串级三冲量汽包水位控制系统。     

自抗扰控制器串级三冲量汽包水位控制系统

针对锅炉汽包水位控制的特点,提出了基于自抗扰控制器的汽包水位系统,该控制系统采用三冲量串级加前馈控制,其中串级的内环采用PID控制,而外环则采用带前馈补偿的自抗扰控制器,自抗扰控制器由跟踪微分器、扩张状态观测器及非线性状态误差反馈控制律3个环节组成.仿真结果表明,提出的控制方案同常规PID控制方案相比,具有更好的控制品质和更强的鲁棒性.     

锅炉水位控制系统中不完全微分PID控制器的研究

锅炉汽包水位是衡量锅炉汽水系统物质是否平衡的标志,水位控制十分重要.调速型液力偶合器作为动力传动装置的节能效果是很显著的.对偶合器变速调节的锅炉汽包水位控制系统进行仿真研究,并针对系统的特性设计了不完全微分PID控制器.通过仿真结果分析,得到了较好的控制和节能效果.     

锅炉变频供水自动控制系统的设计及应用

介绍了蒸汽锅炉水位变频控制的一种实现方案,系统通过检测供水管道出口压力与锅炉汽包压力及汽包上下限水位,采用PLC及自带PID调节功能的变频器实现系统变频供水及联锁控制,从而达到保证锅炉供水安全、节能降耗及保护设备的目的。     

基于RBF神经网络自适应PID的预焙阳极焙烧炉温度控制

针对工况变化频繁的焙烧炉焙烧过程,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络自适应PID的控制策略,该方法是通过神经网络的自学习能力在线调整PID控制器的参数,因而,其兼顾神经网络和传统PID控制的特点,能根据被控对象当前特征迅速地做出相应决策、克服实际控制过程稳态性和准确性之间的矛盾。将其应用于预焙阳极焙烧炉温度过程控制中,实验结果表明:它具有很强的自适应能力和鲁棒性,达到了满意的控制效果。     

基于遗传算法的BP神经网络在电站锅炉主蒸汽温度控制系统中的应用研究

在现代火力发电厂中,对锅炉主蒸汽温度的控制是非常严格的。由于主蒸汽温度具有延迟大、惯性大、非线性等特性,导致对其控制比较困难。利用神经网络的学习能力和鲁棒性以及遗传算法的全局随机搜索能力,在常规PID控制基础上,提出采用二者相结合的PID控制策略。通过计算机仿真表明,基于遗传算法的BP神经网络的PID控制策略具有更好的控制品质,具有较广阔的应用前景。     

基于改进型GA优化FNNC的SG水位控制系统仿真研究

蒸汽发生器水位直接影响到整个核电站的安全及稳定运行,但蒸汽发生器本身由于所具有的高度复杂性、非线性性、时变性等特性,导致传统的串级PID控制等方法难以取得好的控制效果.本研究在串级控制的基础上,采用模糊神经网络来对蒸汽发生器水位进行控制,该控制算法能够充分发挥模糊控制及神经网络的优点.另外,为了减小模糊神经网络参数初值的选择对控制器的性能影响,将一种改进型遗传算法用于模糊神经网络控制器的参数优化.仿真结果表明,设计的控制方法无论是抗干扰能力还是在鲁棒性方面与传统的串级PID控制及常规的模糊神经网络控制相比较都有了很大的提高.     

新型恒压供水系统

针对地区城市水厂供水管网普遍存在铺设复杂、传输距离远、控制对象具有大滞后、强耦合、非线性、参数时变等特点,综合考虑目前供水系统注重管网压力而轻视水库水位等问题。文中提出基于智能神经网络的可调整修正因子模糊PID控制算法进行双闭环控制,使得供水系统不仅能按照模糊控制规则对不同供水工程进行调节,并且能够实时调节PID参数,使系统输出稳定。     

主蒸汽温度的串级CMAC学习控制策略

结合CMAC学习控制器和串级控制系统,提出了主蒸汽温度的串级CMAC学习控制策略,其自适应性强,非常适合于计算机实时控制。仿真研究表明,该策略的控制品质良好,远远优于PID控制。     

基于自适应神经网络模糊PID的磨煤机控制研究

以衡丰发电厂钢球磨煤机辨识结果为研究对象,基于MATLAB/Simulink平台搭建自适应神经网络模糊PID的磨煤机控制系统仿真模型,通过自适应神经网络对模糊规则进行训练和学习,改进磨煤机出口温度控制、入口负压控制以及负荷控制策略.仿真结果表明:自适应神经网络模糊PID控制优化效果明显,在磨煤机50％工况下,相比传统P...     

用RBF网络整定的火电厂主汽温PID串级控制系统

火电厂主汽温具有大惯性、大迟延等特性，其动态特性随负荷而变化，采用常规的按照典型工况整定的固定参数PID串级控制难以获得满意的控制效果。为此，提出一种用RBF网络整定的PID串级主汽温控制策略，将RBF神经网络和常规PID串级控制相结合构成的智能PID控制器不仅具有常规PID控制器的特性，而且具有智能控制器的自学习能力，增强了系统对不确定因素的适应性。仿真研究结果表明：系统动态品质明显优于通常的PID串级控制，能适应对象参数的变化。具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

基于神经网络的集中供暖系统约束控制

为提高集中供暖系统的热效率,提出了一种基于神经网络的集中式供暖系统的水阀开合度控制策略,引入了障碍李雅普诺夫函数和一个特殊设计的辅助系统来解决控制系统中出现的输入输出约束的问题。采用了一种神经网络逼近器来在线估计系统模型,解决系统传递模型未知的问题。通过模拟仿真同时测试了所提出系统的性能,与传统PID控制系统进行对比,该系统具有良好的适应性和稳定性,有一定的实用价值。     

基于忆阻神经网络的光伏面板清扫机器人PID控制器研究

机器人清扫是光伏面板高效、便捷的清扫方式。文章研究了光伏面板清扫机器人的PID控制器的优化策略。文章基于忆阻器独特的纳米级电路特性,设计了一种新型的突触电路;然后,基于新型的突触电路,构建对应的神经元和神经网络电路,并将忆阻神经网络和光伏面板清扫机器人中的PID控制器相结合,提出一种新型PID控制方法,该方法在一定程度上解决了传统PID控制器体积大、功耗高和相关参数不可调的问题;最后,基于仿真结果验证了文章提出方案的可行性和有效性。