基于T-S模糊模型的燃气轮机系统负荷跟踪多目标预测控制

传统控制策略主要解决燃气轮机系统负荷跟踪问题,缺乏对经济性能的考虑。设计了基于T-S模糊模型的多目标预测控制器以同步提高系统跟踪性能和经济性能。首先,针对燃气轮机系统强非线性特性,选用T-S模糊模型增量结构,选取某联合循环机组历史数据进行模型辨识,所得模型能够根据运行工况实时更新模型参数,避免了模型失配问题。然后,基于此模型设计多目标预测控制器,定义负荷跟踪指标和经济性能指标,并对指标进行加权构成多目标代价函数。在多目标优化问题求解中,使用同步传热搜索算法优化代价函数获得控制量,提高控制系统快速性。仿真实验及评价指标结果表明,该多目标预测控制策略能够有效提高系统跟踪性能和经济性能。     

多变量汽温模糊预测控制

针对火电厂锅炉汽温对象具有大迟延、非线性时变的特性,提出一种基于T-S模糊模型的多输入多输出(MIMO)预测控制策略.将MIMO系统分解为多个多输入单输出(MISO)系统,利用T-S模糊模型描述对象的动态特性,模糊规则将非线性对象划分为多个局部子线性模型,并用加权最小二乘法辨识其参数,然后用预测函数原理设计控制器.为提高预测控制性能,采用多步线性化模型构成多步预报器.仿真结果表明对于MIMO系统的长期预报和控制,多步线性化模型预测控制性能优于单步线性化模型预测控制性能.     

基于模糊Lyapunov函数的机炉协调跟踪控制器设计

针对火力发电机组具有强非线性,现场运行中存在参数变动等特点,提出了一种基于机炉协调系统的T-S模糊模型进行鲁棒跟踪控制器设计的方法。首先针对一个锅炉—汽轮机模型中存在的非线性项,利用替换拆分方法,并考虑了参数变动因素,建立了系统的T-S模糊不确定参数模型。然后利用并行分配补偿方法设计模糊控制器,基于模糊Lyapunov函数进行控制系统的稳定性分析,借助线性矩阵不等式方法(linear matrix inequalities,LMI)将稳定性判据转换成凸优化问题,得到了宽松的系统保性能稳定跟踪控制率。最后将所设计的控制器用于机炉协调系统的跟踪控制,通过对比验证,证明了所提方法的有效性。     

基于T-S模糊模型的多变量非线性预测控制

针对多变量非线性系统预测控制的实时性问题,提出一种基于T-S模糊模型的预测控制快速算法.通过辨识建立非线性系统的T-S模糊模型,依据系统的运动特性和实际中控制输入增量的变化趋势选取特定基函数,将广义预测控制和预测函数控制相结合设计多变量预测控制律.该算法相比已有基于T-S模糊模型的多变量非线性广义预测控制算法大幅度减少了计算量,显著提高了控制的实时性.仿真结果验证了该算法的有效性.     

二自由度飞行姿态模拟器的模糊强化学习控制

针对二自由度飞行姿态模拟器的姿态稳定问题,依据强化学习中的策略迭代算法设计姿态稳定控制器。将策略迭代学习算法与多项式T-S模糊系统相结合,对控制器参数进行学习调整,实现对二自由度飞行姿态模拟器姿态稳定控制性能的优化。通过多项式T-S模糊模型对执行器的策略函数以及评价器的值函数进行逼近,建立基于多项式T-S模糊模型的执行器-评价器结构,经过策略迭代过程,学习得到最优控制器参数,使得值函数最小。通过仿真验证,证明了基于多项式TS模糊模型的执行器—评价器结构的策略迭代算法在飞行器姿态稳定控制方面的有效性。     

机炉协调系统的模糊增益调度预测控制

多变量锅炉-汽机协调系统的动态特性随着工况而变化，文中提出了一种新型的模糊增益调度预测控制策略来控制这个非线性过程。基于模糊集合理论建立了机炉协调系统的非线性离散全局模糊模型，并设计了一种基于全局模糊模型的新型扩展状态空间预测控制器。它能方便地处理控制作用的受限优化问题，同时它卓越的滚动优化能力又确保了机炉协调系统在全工况范围内的最优控制品质。仿真试验表明：文中所提出的全局非线性预测控制器在控制作用幅值、速率均受限的情况下仍具有满意的全工况负荷跟踪性能。     

基于反步法的燃气轮机功率控制器设计

为使燃气轮机快速平稳地跟踪负荷设定值,提出了基于反步法的燃气轮机功率控制器;对燃气轮机-发电机系统非线性模型进行简化及坐标转换,通过反步法设计Lyapunov函数和中间虚拟控制量,计算得到控制律,并采用Simulink软件仿真验证本文设计的燃气轮机功率控制器的可行性和有效性。结果表明:与传统PI控制器相比,采用反步法的燃气轮机功率控制器提高了燃气轮机跟踪负荷设定值的稳定性和快速性,该方法有效、可行。     

非线性系统的最优模糊保代价控制及在永磁同步电动机混沌系统中的应用

研究了具有不确定参数非线性系统的稳定最优模糊保代价控制问题。采用T-S模糊模型描述非线性系统，对具有范数有界，时变参数不确定性的非线性系统，得到了存在稳定最优模糊保代价控制器的充分条件，并推算出了相应的线性矩阵不等式(LMI)形式。建立了永磁同步电动机混沌系统的T-S模型，采用最优模糊保代价控制器进行控制，针对不含参数不确定性和含有参数不确定性两种情况进行仿真研究，均得到满意的控制效果。     

双永磁同步电机系统非级联预测速度同步控制

针对传统双电机控制系统中,运动惯性以及响应不及时等影响速度同步精度和动态响应速度的问题,本文提出了一种双永磁同步电机系统非级联预测速度同步控制策略,将双电机系统看作一个多输入多输出系统进行统一建模,应用有限控制集模型预测控制设计一个紧凑的双电机系统控制器,并将速度同步误差、速度跟踪误差和电机运行性能同时引入模型预测控制的价值函数中,实现多变量的协同优化控制。此外,为满足实际用户需求,引入弱磁、电流限制两个前端模块实现对电压、电流的约束。最后通过仿真进行了转速阶跃信号跟踪、抗负载扰动等对比验证,结果证明所提出的非级联预测速度同步控制策略较传统交叉耦合控制策略能够更有效提升双永磁同步电机系统的转速同步控制性能     

热力过程控制系统多目标优化及其在机炉协调控制中的应用研究

目前采用的优化控制方法主要是基于优化单一的控制品质,对于整个控制系统而言,仅针对单一控制指标的优化是不全面的.为此,提出了一种控制系统的多目标优化设计方法:从控制系统整体优化角度出发确定控制系统的多个优化目标,并采用粒群优化理论对控制系统的多目标进行优化求解,以获得最优设定值;针对所建立的热工过程的全局模糊模型,提出基于模糊增益调度的受限预测控制策略.确保控制系统具有全局优化的能力.将多目标优化控制方法应用于火电机组的机炉协调控制系统中.经全工况升、降负荷的仿真试验表明,多目标优化控制方法的控制策略不仅能满足机炉整体的多目标要求,而且控制系统具有快速跟踪负荷变化的能力,控制品质优良.     

基于T-S模糊模型的球磨机负荷控制系统

球磨机负荷控制系统通过调节给煤机的转速控制存煤量在给定值附近。针对其存在非线性、参数时变和大延迟等难以控制的特性,提出基于T-S模糊模型的预测函数控制新方法。用T-S模糊模型描述对象的非线性动态特性,根据模糊规则将非线性模型分解为若干个局部线性模型,并依据球磨机负荷对象的特性,将线性模型简化为一阶纯滞后环节。对辨识后得到的每个局部线性模型采用预测函数控制算法。仿真研究结果表明:系统响应速度变快、超调量较小,表现出较好的动态响应特性,同时还避免了PID控制器3个参数难以整定的困难。     

Modeling and control of distributed generation systems including PEM fuel cell and gas turbine

This paper concentrates on the modeling and control of distributed generation systems including fuel cell and gas turbine. The fuel cell is connected to the power system through a dc/ac converter, which is equipped with both voltage- and power-control loops. The gas turbine is also assumed to be equipped with both voltage-control and generation (or frequency)-control loops. Moreover the gas turbine is modeled using the d–q frame of reference. The interfacing of the gas turbine with the power system is achieved by transforming its equations from the d–q frame of reference to power system frame of reference. A multivariable supplementary fuzzy logic controller is proposed for improving the dynamics of the combined fuel cell and gas turbine system. This fuzzy logic controller is designed using the Matlab Fuzzy Logic Toolbox A distribution test system including a load, a fuel cell and a gas turbine, connected to a power grid is simulated using Matlab/Simulink software package. The dynamics of the combined distributed generation plant are analyzed for the cases of with and without controller. The accuracy of the presented model and the effectiveness of the proposed multivariable supplementary fuzzy controller are deduced from the simulation results.     

离散非线性大系统的非脆弱H_∞保性能控制

针对一类用T-S模糊模型描述的不确定离散非线性大系统,研究了其鲁棒非脆弱H_∞保性能模糊控制问题.基于Lyapunov稳定理论,得到一种通过状态反馈实现的非脆弱H_∞保性能模糊控制器.该模糊控制器能保证闭环系统稳定和一定的二次型性能指标上界,同时具有H_∞下的干扰抑制作用.数值例子仿真表明了该设计方法的有效性.     

线性连续系统混沌跟踪控制的T-S模型方法

针对连续时间稳定线性系统的混沌跟踪控制问题,采用T-S模糊模型表示的非线性混沌系统为参考模型,通过引入跟踪控制器,实现了连续时间稳定线性系统渐近跟踪某混沌系统,使整个系统具有期望的混沌行为.控制器的设计不需要精确对消条件,提高了控制器设计的灵活性,使之更易于实际应用.仿真研究表明,通过优化控制器参数减少了跟踪误差,提高了控制精确度.     

T-S模糊模型控制器的LMI设计方法

为了探讨模糊控制系统的稳定性分析和设计方法,依据模糊控制理论,把离散T-S模糊模型看成是一个线性不确定系统,提出了基于线性矩阵不等式和分段Lyapunov函数的模糊控制器设计方法.将闭环控制系统的稳定要求、性能指标约束条件统一到线性矩阵不等式的框架内,通过求解线性矩阵不等式族获得控制器参数.该方法能够保证系统全局稳定,并且具有良好的动态和稳态性能.     

Fuzzy Self-tuning PID Controller for Speedtronic Governor Controlled Heavy Duty Gas Turbine Power Plants

Heavy duty gas turbine power plants may cause severe instability in grid connected operation under load fluctuations. To overcome such instability problems, an attempt has been made to develop proportional-integral-derivative controller for all the heavy duty gas turbine models with Speedtronic governor. Proportional-integral-derivative gains are tuned by Ziegler-Nichols and performance index methods and the step responses are obtained by using MATLAB/Simulink considering various droop settings. Simulation results of all the models reveal that the integral of squared error tuned proportional-integral-derivative controller provide better response. In order to improve the stability further, fuzzy self-tuning proportional-integral-derivative controller has been proposed in this article for all the heavy duty gas turbine models. On analyzing the simulation results, the proposed fuzzy self-tuning proportional-integral-derivative controller is found to be adaptive for all the heavy duty gas turbine models irrespective of the droop settings and yield better transient and steady state responses than Ziegler Nichols and Performance index methods.     

微型水力发电机组的T-S模糊神经网络控制器

随着能源短缺现象的加剧,全球能源互联网的提出,微型水力发电越来越被人们重视。详细分析了模糊控制、神经网络以及TS模糊神经网络结构和算法,针对微型水力发电机系统的非线性和时变性的特点,构件了微型水力发电机组的T-S模糊神经网络控制器,采用MATLAB/Simulink仿真软件,在动态负载条件下对该微型水力发电机组进行仿真,分析了突甩负载和突加负载对机械功率、转子速度、频率和电压的影响,并与PID控制器进行比较。其仿真结果表明,所建立的T-S模糊神经网络控制器动态特性模型符合工程实际,满足系统的稳定性要求,具有良好的稳定性和鲁棒性。