基于GA的主汽温系统内模控制研究

主汽温控制系统是典型的大迟延、大惯性、时变控制系统,一直以来都是火电厂自动控制的难点;为此将内模控制引入主汽温控制系统,并提出采用遗传算法对滤波器参数λ优化整定,该方法简单易行,相较于传统PID参数整定方法具有一定的优越性;并对内模控制为主控制器的IMC-PI控制系统进行SIMULINK仿真,与PID-PI控制系统进行对比,仿真结果表明IMC-PID控制系统相比于传统PID-P串级控制系统过渡时间短、超调量小、鲁棒性好等特点;其控制效果好于常规串级PID控制系统,适用于大迟延、大惯性过程的控制,并且易于在工业上实现.     

P-FUZZY-PI控制器在水工模型水位控制系统中的应用

水工模型水位控制系统是一个典型的非线性、大时滞控制系统,采用P-FUZZY-PI复合控制器对其进行控制,既利用厂模糊控制适应能力强,动态特性好,抗干扰能力强的特点,又利用PID控制消除了系统静差,使控制系统的动态和静态品质都得到极大提高,取得了较理想的控制效果。     

热连轧液压厚度控制系统的H∞鲁棒预测控制

对热连轧动态设定型自动厚度控制控制系统模型进行理论分析,由于厚度控制系统复杂,工作环境恶劣,精确的数学模型难以建立.针对工程实际,提出一类基于的鲁棒预测控制算法,在系统存在参数摄动和扰动的情况下仍能满足期望的性能指标,实现了多目优化标控制,提高控制系统的性能,并且使得控制输入满足硬约束条件,防止控制输入过大对轧机系统造...     

基于自抗扰控制的永磁同步电机伺服控制系统

永磁同步电机伺服控制在工业中具有广泛的应用,而目前的控制方法存在控制精度较低、系统开销大、控制结构复杂等问题.论文基于自抗扰控制理论,设计了永磁同步电机伺服控制系统.该控制系统采用双环控制,其中位置环采用自抗扰控制,电流环采用PI控制,并采用Matlab/Simulink仿真分析了不同负载转矩及系统扰动对于控制系统的影...     

模糊控制在循环水加药联合处理系统中的应用研究

针对火电厂循环水被控对象为纯滞后、大惯性和受环境温度影响明显等特点,将模糊控制算法引入循环水加药联合处理控制系统,与原有常规PID控制系统进行实际运行比较,结果表明该系统不仅能有效地避免大滞后环节在控制系统中带来的振荡现象,而且能够克服环境温度对控制系统的干扰,取得了理想的控制效果。     

氯乙酸生产结晶过程预热水温度的内模控制及仿真

针对氯乙酸生产结晶过程被控对象大滞后、大惯性的特点,采用先进的内模控制策略对其进行控制.仿真表明,模型参数变化时,在控制系统稳定性、鲁棒性和抗干扰性等综合性能方面,内模控制比PID控制具有明显的优越性.     

Profibus-DP在大H型钢冷锯控制系统中的应用

简要介绍了莱钢大H型钢冷锯控制系统的工艺流程，重点介绍了冷锯控制系统的Profibus网络结构和控制功能。     

基于NOx预测的脱硝喷氨控制系统仿真研究

我国燃煤电厂脱硝SCR的喷氨控制一般采用常规PID控制系统,该控制系统不能很好地应对脱硝SCR大延迟的特性,因此控制品质较差。基于NOx预测的脱硝喷氨控制系统能减少脱硝SCR大延迟对出口NOx的影响。针对两种控制系统的Matlab仿真结果表明,基于NOx预测的脱硝喷氨控制系统在阶跃和扰动工况时,均比常规PID控制系统有更好的控制品质,尤其是调整时间能相对33～35%,表明该控制系统具有更快速的动态响应性能。     

液压厚度控制系统的数据驱动预测控制

热连轧液压厚度控制系统是由多机架协调工作完成的,针对液压厚度控制系统的大时滞特性,结构不确定性以及外部扰动等扰动的影响,提出液压厚度控制系统的数据驱动预测控制策略。采用串级控制方式,将监控AGC系统测得的实际厚度和压力AGC系统利用弹跳方程计算得到的厚度数据反馈给控制系统,利用子空间辨识方法,直接设计数据驱动预测控制器,增强抗干扰能力,提高控制精度。仿真结果表明该方法能够提高控制精度,具有较好的控制性能。     

某机载雷达智能环境控制器模糊算法设计

为了提高某机载雷达环境控制系统控制品质,设计了一种基于PID控制与模糊控制相结合的智能控制器。文章介绍了该智能控制器的基本原理、系统组成,详细论述了温度控制算法。该算法具有更大的灵活性、更快的响应速度、抗干扰性强和鲁棒性高的优点,特别适用于非线性、时变和大滞后的控制系统。试验表明,采用该算法的环境控制系统,具有良好的控制性能,对机载设备冷却或加热取得了满意的效果。     

基于模糊控制的胶粘剂生产过程温度控制系统

介绍了一种基于模糊控制的胶粘剂生产过程温度控制系统。通过单片机采集炼胶釜内的温度与设定的温度比较,以其温度偏差及其变化量作为输入,控制蒸汽阀和冷水阀的通断。通过模糊控制算法,使炼胶釜内的温度按照设定的最佳控制曲线而变化,大大提高了炼胶釜内温度的控制精度和工作效率。     

改进的锅炉蒸汽温度优化控制模型及应用

PID控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单、可靠性高和对模型依赖程度小,被广泛应用于工业过程中.基于PID的锅炉蒸汽串级调节也广泛应用于各种蒸汽发电控制系统中.然而,传统的蒸汽温度串级调节模型存在对工况变化适用差、系统中优化参数难于确定等缺陷.文中提出了一种改进的锅炉主蒸汽调节模型,在模型中引入了蒸汽温度实际值与设定值之差的非线性变换项,同时建立了系统模型参数的最优控制目标函数.该方法成功应用于某钢厂干熄焦控制系统的主蒸汽温度调控中,并取得了良好的控制效果.     

ARX-Laguerre模型PID预测控制及其在过热汽温控制中的应用

针对火电厂过热汽温控制的特点,提出了一种基于ARX-Laguerre模型的PID预测控制算法(ALMPCPID),该算法使用增量式的ARX-Laguerre模型作为预测模型,将滚动优化的性能指标改为PID控制器的形式,并利用带遗忘因子的最小二乘递归方法对模型参数进行在线辨识.将ALMPCPID算法应用于过热汽温控制系统...     

一种在线模糊控制的锅炉过热蒸汽温度调节方法

传统的锅炉过热蒸汽温度控制系统通过检测过热蒸汽温度及其变化趋势来调节减温水量,从而维持过热蒸汽温度在允许的范围之内.由于过热蒸汽温度在减温水量扰动下延迟较大,这种特性使过热蒸汽温度的控制滞后,控制效果不理想.分析现有热电厂锅炉过热蒸汽温度调节系统的控制策略,提出利用锅炉出口蒸汽温度的变化率和炉膛出口烟气温度作为前馈信号,解决过热蒸汽温度调节的滞后性.基于此设计一种锅炉过热蒸汽温度在线模糊PID双模控制方法,并给出详细设计方案.现场运行表明该方法可有效提高原系统的鲁棒性.     

基于神经网络的过热汽温控制

火电厂过热汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规串级PID控制方法的过热汽温系统难以获得满意的控制效果。本文设计了基于RBF神经网络辨识的可在线调整PID参数的过热汽温控制系统。在仿真实验的基础上,对基于神经网络的过热汽温控制和最优常规PID控制进行了比较和分析。仿真结果表明,基于神经网络控制策略能够充分利用神经元自学习、自适应的能力使系统的控制品质提高。     

一种复合控制器在过热汽温中的应用研究

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,该复合控制器的切换采用一种简单的基于偏差量的模糊切换方法。仿真结果表明,Fuzzy-PID复合串级控制系统具有更好控制品质。     

火电厂过热汽温的优化控制算法研究

由于火电厂过热蒸汽温度控制具有大延迟、大惯性、非线性、强时变性的特性,传统PID控制算法难以实现良好的控制效果。为了优化火电厂过热汽温控制,提出了一种基于DMC的改进串级PID控制算法。该算法采用DMC改进主控制器输入参数,预测未来输出值,通过预测值与实际值的差值实现输入参数的校正。仿真结果分析表明,该算法与传统PID控制算法相比降低了过热蒸汽温度的超调量,缩短了汽温控制的过渡过程时间,提高了控制系统的抗扰动能力,使控制系统的动态性能和静态性能有了极大改善。     

燃煤锅炉过热蒸汔温度模糊PI控制系统的研究

锅炉过热汽温具有大惯性、大滞后的特点，并且动态特性随机组负载变化而变化，运行过程中扰动多、难控制。文章针对这种情况，研究了Fuzzy-PI复合控制算法，并针对某火电厂燃煤锅炉过热蒸汽温度进行了仿真研究。在分析蒸汽温度系统工作过程、调节对象及其动态特性的基础上，构建了系统的结构模型；在对火电厂过热汽温控制对象特点分析的基础上，保留串级控制抗内扰的性能，结合模糊控制动态特性好的特点，提出了一种复合模糊串级控制设计方法。该方法综合了模糊控制和PI控制的优点，增强了系统的鲁棒性，仿真研究结果也证明该方法有效。     

燃煤锅炉过热蒸汽温度模糊PI控制系统的研究

锅炉过热汽温具有大惯性、大滞后的特点,并且动态特性随机组负载变化而变化,运行过程中扰动多、难控制。文章针对这种情况,研究了Fuzzy-PI复合控制算法,并针对某火电厂燃煤锅炉过热蒸汽温度进行了仿真研究。在分析蒸汽温度系统工作过程、调节对象及其动态特性的基础上,构建了系统的结构模型;在对火电厂过热汽温控制对象特点分析的基础上,保留串级控制抗内扰的性能,结合模糊控制动态特性好的特点,提出了一种复合模糊串级控制设计方法。该方法综合了模糊控制和PI控制的优点,增强了系统的鲁棒性,仿真研究结果也证明该方法有效。     

基于权重因子自校正的主蒸汽温度外挂广义预测串级控制

针对电厂目前普遍采用PI-PI串级控制器调节锅炉主蒸汽温度系统, 不能有效克服惯性、时滞和参数时变等问题的影响, 本文提出了一种理想GPC (Generalized predictive control)-PI串级控制器. 首先, 该理想串级控制器不仅能抑制一次和二次扰动, 而且外环GPC通过对主蒸汽温度的多步预测, 并结合滚动优化技术能有效克服主蒸汽温度系统的惯性和时滞问题. 另外, 针对主蒸汽温度系统参数时变的特性, 该理想控制器采用了T-S (Takagi-Sugeno)型模糊神经网络(Fuzzy neural network, FNN)作为主蒸汽温度模型, 该模型能够通过反馈校正技术实时更新模型参数. 同时, 为了改善主蒸汽温度系统动态响应品质和稳定性, 对外环GPC中的权重因子进行了模糊自校正设计, 通过理论分析和对比仿真验证了该理想GPC-PI串级控制器优于权重因子固定的GPC-PI和PI-PI串级控制器. 最后, 考虑到直接将电厂集散控制系统(Distributed control system, DCS)中的PI-PI串级控制器升级为理想GPC-PI串级控制器存在安全以及风险责任等问题, 故将电厂的传统PI-PI串级控制器升级成外挂的GPC-PI-PI串级控制器, 既改善了锅炉主蒸汽温度的控制效果又规避了风险责任, 实际应用验证了该方法的有效性.