锅炉汽温控制H∞性能状态观测器的设计

状态反馈控制对锅炉汽温对象来讲是一种有效的控制方式,但由于锅炉汽温对象的多阶大惯性大参数摄动特性,观测器的观测精度对状态反馈的控制品质有明显的影响。为此设计了一种具有H∞性能的状态观测器,将观测器设计的极点配置问题转化为一个线性矩阵不等式(LMI)解的存在性问题,在不需了解对象不确定性界函数的情况下,调整2个系数因子β和γ,并求解此LMI问题,便可得到将观测误差控制在最优或次优范围以内的H∞性能观测器。基于此观测器,构造状态反馈——PID复合控制系统,以实现对锅炉汽温对象的高质量控制。利用某300MW火电厂锅炉汽温模型进行仿真,表明在控制的及时性和准确性上,优于常规的PID串级汽温控制系统,有较好的实际应用价值。     

基于BP神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将BP神经网络和常规PID控制器结合,提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。将这种方法应用于主汽温控制,可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性,并能够克服对象在运行中参数变化的影响,获得良好的控制品质。仿真试验表明该系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。     

基于神经网络PID参数自学习的过热汽温Smith预估补偿控制

针对火电厂过热汽温控制系统的大惯性、大迟延和时变等特性,提出基于神经网络PID参数自学习的Smith预估补偿控制策略。仿真研究表明,该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,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

增量式函数观测器的概念及其状态反馈控制系统的应用

Luenberger提出的状态观测器理论可以解决在确定性条件下受控线性系统的状态重构问题，然而，物理世界中一切实际的系统都具有不同程度的非线性。该文采用Hammerstein模型描述一类非线性系统，明确提出增量式函数观测器的概念，从基本定义出发，通过数学分析，证明Luenberger函数观测器、全维状态观测器和增量式状态观测器均为增量式函数观测器的特例。由于增量式函数观测器的数学定义是建立在非线性受控系统的基础上，因此，观测器的应用便可扩展到非线性控制领域。理论分析表明，在选择同样的观测器参数的前提下，增量式观测器的鲁棒性要优于鲁棒Luenberger观测器。在3座火力发电厂的6台300MW以上容量单元机组工程应用的实践已证明，基于增量式观测器的状态反馈控制与PID控制相结合，能实现对大滞后复杂受控对象的高质量控制，具有很强的稳定鲁棒性，其控制算法简单实用，且便于推广。     

基于RBF神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将RBF神经网络和常规PID控制器结合,提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。将这种方法应用于主汽温控制,可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性,并能够克服对象在运行中参数变化的影响,获得良好的控制品质。仿真试验表明：所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。     

一台660MW单元机组主蒸汽温度控制系统的设计与调试

浙江北仑发电厂2号机组的主汽温控制系统在改造前采用了串级PID控制策略,其调节效果不太理想,经常会发生主汽温与其设定值偏差较大、过热器壁温超限等现象,在机组控制系统改造以后,主汽温控制系统采用了基于增量式状态观测器的状态反馈控制与串级PID控制相结合的控制策略,采用基于增量式状态观测器的状态反馈能够预测主汽温变化的趋势,使得控制系统能够及时的进行调节,而采用常规的串级PID控制能够消除主汽温的稳态偏差,对于两侧过热器的热偏差问题,本文基于北仑电厂2号机组过热器的结构特性,加入了偏置发生器及跟踪功能,为运行人员提供了方便,实际运行效果表明,主汽温度的动态特性得了明显改善,过热器壁温得到了很好的控制,取得了较好的控制效果。     

基于RBF神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将RBF神经网络和常规PID控制器结合,提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案.将这种方法应用于主汽温控制,可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性,并能够克服对象在运行中参数变化的影响,获得良好的控制品质.仿真试验表明:所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统.     

基于RBF神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将RBF神经网络和常规PID控制器结合，提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。将这种方法应用于主汽温控制，可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性，并能够克服对象在运行中参数变化的影响，获得良好的控制品质。仿真试验表明：所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。     

火电机组主汽温的模糊免疫PID控制研究

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延和时变等特性,传统多采用基于模型的常规PID串级控制方法。本文借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理逻辑可逼近非线性函数的特性,提出将模糊免疫PID控制策略应用到火电厂主汽温控制系统中。火电厂汽温控制系统的仿真研究表明：该方法的控制效果优于常规的PID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。     

基于改进型PSO算法的过热汽温PID参数优化

通过采用改进的粒子群优化（PSO）算法对锅炉过热汽温中的PID参数进行优化,分析了传统过热汽温控制方案的不足,提高了整个系统的鲁棒性。其应用使过热汽温得到了良好的控制,且提高了经济运行效益,同时也说明了改进的粒子群算法寻优简单,能够使控制系统获得较好的动态特性和很强的鲁棒性,易于并行化。仿真结果表明,该算法是一种效率很高的寻优方法,是PID参数优化的理想方法。