基于改进型动态矩阵预测的主蒸汽温度串级控制策略研究

在常规PID主蒸汽温度串级控制系统的主控制回路中加入动.态矩阵预测(DMC)拄制器构成DMC-PID主蒸汽温度串级控制系统,以实现在非精确数学模型下对具有大延迟主蒸汽温度控制对象进行长时域的预测输出.根据系统的阶跃响应建立了系统的DMC模型,设置了优化函数和预测参考轨迹,并提出了对模型动态矩阵进行实时更新和大延迟校正的改进方法,从而改善了预测控制的动态性能.以某660 MW机组为例,对DMC-PID主蒸汽温度串级控制系统进行仿真试验,结果表明DMC-PID主蒸汽温度串级控制系统较常规PID主蒸汽温度串级控制系统具有更好的稳定性和快速响应性,且抗干扰能力强.     

基于混合学习算法的RBF神经网络主蒸汽温度控制

针对火电厂主蒸汽温度的大迟延、模型不确定性特点,提出一种使用径向基(RBF)神经网络整定PID串级主蒸汽温度控制策略.采用一种最近邻聚类法和梯度下降法相结合的混合学习算法构造RBF神经网络,在线辨识被控对象并对PID主控制器参数进行在线调整.仿真结果表明,基于混合学习算法的RBF神经网络PID控制器具有控制精度高、响应速度快的优点,系统动态品质优于常规算法的RBF神经网络PID控制.     

基于改进型动态矩阵预测的主蒸汽温度串级控制策略研究

在常规PID主蒸汽温度串级控制系统的主控制回路中加入动态矩阵预测(DMC)控制器构成DMC-PID主蒸汽温度串级控制系统,以实现在非精确数学模型下对具有大延迟主蒸汽温度控制对象进行长时域的预测输出。根据系统的阶跃响应建立了系统的DMC模型,设置了优化函数和预测参考轨迹,并提出了对模型动态矩阵进行实时更新和大延迟校正的改进方法,从而改善了预测控制的动态性能。以某660MW机组为例,对DMC-PID主蒸汽温度串级控制系统进行仿真试验,结果表明DMC-PID主蒸汽温度串级控制系统较常规PID主蒸汽温度串级控制系统具有更好的稳定性和快速响应性,且抗干扰能力强。     

自抗扰控制在火电厂主蒸汽温度控制中的应用

大型火电厂锅炉主蒸汽温度控制系统,是提高电厂经济效益、保证机组安全运行不可缺少的环节.针对火电厂主蒸汽温度控制系统的大时滞、大惯性以及动态特性随工况变化的不确定性等特点,设计了自抗扰控制器(ADRC)主汽温控制方案.该方案采用导前温度信号作为辅助反馈信号,构成ADRC-PI串级回路控制系统.仿真结果表明:相对于常规的PID-PI串级控制系统,ADRC-PI串级控制系统具有更好的调节品质和更强的抗干扰性.     

PFC-PID串级控制在主汽温控制系统中的应用研究

针对火电厂主汽温控制系统大惯性，大迟延，慢时变以及扰动因素较多，常规串级PID控制难以取得满意的调节效果的特点，该文介绍并分析了预测函数控制（PFC）的基本原理和特点，给出了一阶加纯滞后系统的预测函数控制的具体算法，并将PFC和PID控制相结合，提出了PFC－PID串级主汽温控制策略，系统的内回路采用PID控制，内回路和主调节区对象构成PFC的广义被控对象，对广义被控对象进行拟合简化得到一阶加纯滞后对象，作为PFC的预测模型，算法简单；预测模型失配时，系统仍具有良好的控制品质，易于工程实现，具有较高实际应用价值，大量的仿真实验表明，采用PFC－PID串级控制策略的主汽温控制系统的动态品质明显优于采用PID串级控制策略的系统，具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

循环流化床锅炉主蒸汽压力控制系统优化

针对循环流化床锅炉的燃烧特点,以主蒸汽压力为被控对象对燃烧控制系统进行优化.优化的特点是将常规的比例积分微分(proportional plus integral plus derivative,PID)控制与模糊控制相结合,在PID调节的基础上,采用模糊推理的思想,根据不同的主蒸汽压力偏差和偏差变化率对PID控制器的...     

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。     

基于变速积分PID的主蒸汽温度控制系统

主汽温被控对象是一个典型的变时滞、变参数对象,使用普通PID的串级控制系统往往不能获得理想的控制品质,提出了一种使用变速积分PID控制主蒸汽温度的方法,该方法简单可行,参数整定简单、方便。     

主蒸汽温度控制系统前馈的优化

针对电网“两个细则”[1]实施下因各电厂提高燃料率的动态超调量对主蒸汽温度控制的影响,基于主蒸汽温度控制动态模型设计了新型主蒸汽温度控制系统的前馈控制器,给出了该控制器的动态配比整定原则和算法,并对该算法进行了模型仿真验证.将前馈控制器用于主蒸汽温度串级控制系统构成主蒸汽温度前馈-串级控制系统,采用该系统对某600 MW机组主蒸汽温度控制系统进行了优化.优化后的控制系统,在机组稳态时主蒸汽温度在±3℃(设定值)的范围内波动;在机组负荷变化率为2.5％MCR时主蒸汽温度在±5℃(设定值)的范围内波动.从而克服了煤量和风量对主蒸汽温度的干扰,消除了“两个细则”实施下提高燃料率的动态超调量对主蒸汽温度的影响.     

基于TDOF MD PID的循环流化床锅炉主蒸汽压力控制系统研究

针对循环流化床(CFB)锅炉燃烧系统所具有的大延迟、大滞后等特性,以主蒸汽压力为被控对象,基于常规PID控制系统,设计了二自由度的模型驱动PID(TDOF MD PID)控制器,分析了燃料量对主蒸汽压力的影响特性。通过仿真试验对TDOF MD PID控制器与常规PID控制器的控制性能进行了对比。结果表明,TDOF MD PID控制器结构简单,参数易于调整,具有很强的鲁棒性和抗干扰性,能够有效地改善控制系统的动态品质。     

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。     

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。     

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。     

基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统

针对火电厂主汽温被控对象大滞后、大惯性、模型不确定,采用常规的串级PID控制难以获得良好控制效果的特点。结合模糊理论与Smith预估技术,提出了基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统,即采用Smith预估内回路广义被控对象,以模糊自适应控制器对预估后的广义被控对象进行控制。该控制系统容易实现,对工况变化具有良好的自适应性。对某主汽温系统5种工况进行仿真,结果表明该控制方案具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。此外,该控制方法在现有的集散控制系统和现场总线控制系统中容易实现,不需要增加硬件投资,具有较高的工程应用价值。     

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。     

主汽温系统模糊自适应内模控制

基于内模控制理论,针对火电厂主汽温被控对象的大惯性、大迟延、时变、多干扰的特点,设计了内模-比例串级控制系统,并将量子遗传算法应用于滤波器参数的寻优。并在此基础上结合T-S模糊建模和自适应控制技术,提出了模糊自适应内模控制(fuzzy adaptive internal model control,FAIMC)策略。该方案实现简单,对工况变化具有优良的适应性。对某超临界600 MW直流锅炉主汽温系统4种典型工况进行仿真控制,其过渡过程时间短,超调量小,适用于大惯性、大迟延过程的控制,控制效果明显优于串级PID控制。为克服负荷变化对主汽温系统性能的影响,采用模糊自适应内模控制策略分别进行了升降负荷实验。仿真结果表明：提出的控制系统能较好的适应对象动态模型的大幅度变化,保持较优的调节性能。