自抗扰控制器在火电厂主蒸汽温度控制中的仿真研究

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而变化的不确定性等特点,提出了自抗扰控制器(ADRC)主蒸汽温度控制方案.该方案采用导前温度信号作为辅助反馈信号,构成ADRC-P串级双回路控制系统.利用MATLAB软件进行仿真实验的结果表明,采用该方法建立的主蒸汽温度控制系统,具有较好的控制品质和较强的自适应能力.     

非线性PID控制器在超导磁储能装置中的应用研究

非线性比例-积分-微分(Nonlinear Proportion-Integral-Differential,NLPID)控制是一种利用非线性跟踪-微分器和非线性组合方法对线性PID控制进行改进的新型控制策略,它具有不依赖于被控系统模型的特点.作者设计了用于电力系统超导磁储能(Superconducting Magnetic Energy Storage,SMES)装置的NLPID控制器,该控制器通过对由跟踪-微分器提取的转子角速度和机端电压的偏差及其微分和积分信号分别进行适当非线性组合,产生用于协调控制SMES和系统之间的有功和无功功率交换的控制信号.仿真结果表明该NLPID控制器具有较好的适应性和鲁棒性,且改善了系统的阻尼特性,提高了系统电压的稳定性.     

一种新型控制策略在单相逆变器中的应用

将PID与重复控制相结合的控制策略及新型数字信号处理器(DSP)芯片TMS320F2812用于单相逆变器.重点分析了系统构成、软件算法设计和稳态分析.实验表明,采用新型DSP芯片能简化硬件电路;采用PID与重复控制相结合的策略既能使逆变器输出高质量的正弦波,又能获得较好的动态性能.     

神经网络在火电厂主蒸汽温度控制系统中的应用

阐述了火电厂主蒸汽温度控制中面临的问题 ,介绍了神经 PID控制在工业上的应用 ,提出用神经 PID控制改进主蒸汽温度控制 ,并用 MATLAB进行仿真。     

非线性PID控制器在主蒸汽温度控制中的应用

针对传统线性PID控制器中控制参数固定导致的控制品质下降的问题,分析了控制参数与对象误差的理想变化关系,给出了控制参数随误差变化的非线性函数,基于此设计了非线性PID(NPID)控制器,并利用Simulink中的NCD模块对其进行了参数整定,并将NPID控制器应用于主蒸汽温度控制系统.仿真结果表明NPID较常规PID具有更好的控制品质和鲁棒性.     

发电机组汽门的新型非线性PID控制器设计

章基于非线性跟踪微分器,非线性度变换以及ＰＩＤ校正的思想,构造了一种新的非线性ＰＩＤ控制结构,该方法解决了一般非线性ＰＩＤ控制器参数整定的难题,结构简单,易于实现,鲁棒性强,又克服了由于常规ＰＩＤ受模型线性化的限制而使稳定范围变小,微分信号提取困难等缺陷,数值仿真结果表明,该非线性ＰＩＤ控制器控制品质好,有利于提高电力系统的稳定性。     

非线性PID控制器在超导磁储能装置中的应用

基于非线性比例积分微分PID(Proportional Integration Differential)控制器在设计上具有不依赖于被控系统数学模型的特点,设计了用于电力系统的超导磁储能装置SMES(Superconducting Magnetic Energy Storage)的非线性PID控制器。概述了非线性PID控制器利用“跟踪-微分器”非线性结构产生控制所需的比例、积分、微分信号的原理。介绍了含SMES的电力系统模型及非线性PID控制器的设计。数字仿真结果验证了所设计的控制器是可行的,同时表明该控制器结构简单、易实现。     

新型免疫控制器在主汽压控制系统中的应用研究

基于生物免疫系统响应的快速性和稳定性,借鉴免疫调节过程中B、T细胞的作用原理,文中提出了一种新型的免疫控制器,并与常规比例积分微分(PID)控制器结合构成并联型的免疫PID控制器,以改善控制性能。该控制器结构简单,整定方便,易于工程实现。应用于主蒸汽压力的仿真结果表明,该控制器具有较好的跟踪性能、抗干扰能力和鲁棒性,能快速响应机组实发电功率指令的变化,有效地克服了锅炉燃烧率内扰的影响,改善了机组负荷的跟踪性能,提高了机组的运行经济性。     

大型火电机组主蒸汽温度控制系统应用研究

针对大型火电机组主蒸汽温度的变化特点、影响因素,设计了带有壁温模糊前馈控制的喷水减温控制系统,显著提高了主蒸汽温度的调节品质。     

直流功率变换器的一种控制方法

非线性PID控制方法是一种处理非线性控制问题的简单而直接的办法。本文将这一方法应用于脉宽调制变换器的非线性无穷大频率平均模型,重点研究了升降压式变换器,通过数字仿真分析,说明了变换器非线性PID控制器的调节性能,从而表明非线性PID控制器应用于开关式直流功率变换器的控制的可行性。     

模糊RBF自整定PID控制器在过热汽温控制中应用

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。     

非线性与神经网络控制方法在控制系统中的应用

介绍非线性控制系统中抵消非线性的基本思想和设计方法 ,针对一个非线性控制系统进行了反馈线性化 ,并在控制系统中对一个用于函数逼近的神经网络进行了定义、设计和实现。最后进行了仿真实验 ,并将其实验结果与其它控制方法进行了比较     

基于GA算法的FSVM控制器及其在主汽温控制上的应用

介绍了一种模糊支持向量机控制器,它将模糊控制与支持向量机相结合,融合了两者的优点,既不依赖被控对象模型又有泛化能力强等特点.利用遗传算法优化控制器的参数,以使其控制性能能适应对象的变化而达到最优.火电厂主汽温控制的仿真结果表明了这种控制器具有良好的控制性能.     

基于神经网络的自主水下机器人动态反馈控制

针对自主水下机器人数学模型的强非线性及所受海流干扰无法确定等特点,设计了基于神经网络补偿器的动态反馈控制算法.通过对自主水下机器人系统数学模型研究,将系统分解为近似线性部分与非线性不确定部分.通过动态反馈控制实现对分解出的近似线性部分进行初步控制,利用神经网络所具有的自适应控制实现对不确定模型与干扰项进行补偿控制,提高...     

A new class of dual support vector machine NPID controller used for predictive control

A nonlinear proportional‐integral‐differential (NPID) controller used for predictive control tunes the proportional, integral, and differential gain coefficients according to the system prediction output. The prediction error has great influence on its performance. In this paper, we propose a dual support vector machine (SVM) NPID controller using an SVM prediction system output with less error. System model reflecting the system feature is constructed by SVM, based on the training dataset gained by system transfer function. The error compensation model is also constructed by SVM, based on prediction error with the above system model. The system prediction output is obtained by the aforementioned SVM models. And it is used to compute the PID gain coefficients. Simulation results of typical systems show that the proposed method has very little prediction error and high control performance. © 2015 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

灰色预测免疫PID控制在主汽温控制系统中的应用

生物免疫系统是一种在大量干扰和不确定性环境中都具有很强鲁棒性和自适应性的系统.灰色预测具有少数据、贫信息且运算量小的优点.将灰色预测、免疫系统与常规PID控制三者的设计思想融合起来,提出一种灰色预测免疫PID控制策略,并将其应用到火电厂主汽温控制系统中.仿真研究表明,该控制策略的控制效果优于常规的PID控制,能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质.     

基于神经网络的过热汽温模型预测控制

通过神经网络系统辨识实现非线性系统的模型预测控制MPC(Model Predictive Contro1),建立了基于神经网络系统辨识的过热汽温模型预测控制系统。仿真结果表明,较之传统的过热汽温串级调节系统,采用该模型预测控制策略的过热汽温控制系统的控制性能有很大的提高。     

锅炉主汽压力控制系统的非线性控制研究

分析了燃煤锅炉的燃烧与控制机理,描述了增益双曲余弦函数的工作原理,设计了增益双曲余弦非线性PID控制器。利用MATLAB／SIMUUNK仿真软件对增益双曲余弦非线性PID控制器与传统PID控制器做了对比分析。结果表明,在锅炉主汽压控制上增益双曲余弦非线性PID控制器的调节时间短、无超调量,但传统PID控制器抗干扰性能更好。     

模糊自适应预测控制在电厂主汽温控制中的应用

针对电厂主汽温对象属于非线性系统、难于控制这一问题,基于自适应和最优控制的原理,提出基于T—S模糊模型的预测控制方法。在简要分析了主汽温对象特点的基础上,建立了主汽温对象的T—S模型,并给出了相应的模型参数辨识方法。接着引入预测控制方法,并给出了具体的实现方法和仿真试验结果。试验结果表明该自适应控制算法具有较好的负荷适应性,能满足对主汽温对象的控制要求。     

典型主汽温度控制系统仿真研究及特性分析

本文通过对主汽温调节对象特性分析,利用Simulink建立变参数动态模型,并考虑了执行机构(汽温调节挡板)的开度与减温水流量非线性关系。对于串级控制、Smith预估控制和预测控制3种控制策略,分别进行仿真研究。最后总结分析各种控制策略的控制效果及建议。