基于ANFIS的循环流化床锅炉燃烧系统控制研究

循环流化床锅炉的燃烧系统是一个时变、大滞后、多变量强耦合的复杂对象,常规的PID控制效果不佳.为了更好地解决这类对象的控制问题,提出了一种新型的控制方案,基于自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)设计自适应模糊神经网络控制器.将其应用到循环流化床锅炉燃烧系统控制中,利用Matlab对该控制系统进行仿真,并与常规PID...     

模糊PID控制在磁悬浮开关磁阻电动机中的应用

针对磁悬浮开关磁阻电动机悬浮力具有非线性强耦合的特点,采用逆系统方法解耦线性化.然后,对该子系统采用模糊自整定PID参数控制器进行控制.仿真结果与常规PID控制进行比较,证明该控制器的有效性.     

模糊自适应整定PID-FS在整流电源中的应用

针对整流电源控制系统被控对象的时变性和多样性,将模糊自适应控制与常规PID控制算法相结合,设计了一种模糊自适应整定PID控制器.在控制算法上,提出了基于模糊自适应整定PID控制器,它很好地解决了传统控制原理中系统控制精度与稳定性之间的矛盾.仿真和实验结果表明,采用模糊自适应整定PID随动系统(Following System,简称FS)的大功率整流电源控制系统能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的自适应能力,其控制品质优于常规的PID控制器.     

基于自适应模糊PID开关磁阻电机调速系统仿真

针对开关磁阻电机(SRM)非线性、变结构、电磁关系难以分析等问题,采用自适应模糊PID控制算法,对SRM调速系统进行研究.文中论述了直接转矩控制、自适应模糊PID控制器的设计,通过SIMULINK进行仿真,并与常规PID控制器下的SRM调速系统进行对比分析.仿真结果表明:基于自适应模糊PID控制器的开关磁阻电机调速系统...     

基于模糊控制的自动发电控制技术研究

将模糊推理和自适应整定技术结合起来,提出了AGC系统设计的新方法。在对两区域AGC系统仿真 的基础上,分析常规PID控制器的不足,采用自整定模糊PID控制器进行控制,并分析了模糊控制器参数对系 统控制效果的影响。仿真结果表明,采用该方法设计的AGC系统与常规方法设计的系统相比,它具有更强的适 应能力和良好的控制效果。     

火电厂钢球磨煤机专家模糊PID解耦控制方法研究

针对钢球磨煤机(球磨机)制粉系统多变量、强耦合、非线性、大滞后的复杂控制对象难以建立准确的数学模型,以及常规PID解耦控制算法控制效果不理想等,提出了专家模糊PID解耦控制方法,该控制方法能够对PID参数进行实时整定,可适应球磨机制粉系统在不同工况下的控制要求。以略阳电厂球磨机制粉系统为对象,对球磨机专家模糊PID解耦控制系统进行了仿真验证。结果表明,该控制系统控制品质较好,能够适应球磨机制粉系统在不同工况下PID参数的实时调整,具有较好的控制效果,控制性能和鲁棒性均优于常规PID解耦控制。     

变论域自适应模糊PID控制器设计

针对一类大时滞、时变系统,提出一种基于变论域模糊控制理论及模糊PID控制原理的变论域自适应模糊PID控制方法。该方法结合了常规模糊PID控制器和变论域模糊控制器各自的优点,通过论域调整改善模糊PID控制器参数调整精度和范围,具有良好的自适应能力和鲁棒性能。仿真结果验证了该方法的优越性。     

球磨机混合优化前向神经网络PID解耦控制系统

针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出球磨机的混沌PSO与BP混合优化前向神经网络PID解耦控制系统.在这种控制器中,PID控制器的控制参数采用神经网络进行自适应整定,神经网络的权值采用混合优化算法进行调整.仿真结果表明该控制方法跟踪快、鲁棒性强、解耦好,控制品质优于传统PID解耦控制方法,较好地解决了球磨机的时变性、耦合性等问题.     

模糊自适应PID控制器在退火窑温度控制系统上的应用

本文简述了模糊自适应PID控制器的结构和原理。介绍了其在压延玻璃退火窑温度控制系统中的运用。模糊自适应PID控制器运用模糊控制原理来对PID参数进行在线最佳调整,使被控对象具有良好的动静态性能。仿真和工程实践证明其控制性能优于常规PID控制器。     

基于神经网络控制的两电动机同步系统研究

以多变量、非线性、强耦合的两电动机同步控制系统为研究对象,对变频器供电的感应电机系统进行重点研究,建立两电机同步系统的数学模型.采用RBF神经网络自适应PID控制器,结合自适应神经元解耦补偿的解耦控制技术,设计了两电机同步调速系统的神经网络控制器,试验结果表明该方法可以实现电机转速和皮带张力的解耦控制.     

基于无差拍控制逆变器的负载性质在线识别及参数估算方法

无差拍控制是一种基于对象精确数学模型的控制方法,其不足是控制器参数对控制对象参数的依赖性很强,对象参数变化,要求控制器参数也作相应变化,否则,会造成很大的控制误差。该文结合无差拍控制逆变器的特点,提出了一种负载性质在线识别和参数估算的新方法,很好地解决了传统无差拍控制逆变器控制器参数难与控制对象参数精确配合的问题。通过计算机仿真,证明了该方法的切实可行性。     

基于遗传规划的协调控制系统控制器设计

根据大型火电机组的协调控制系统被控对象的特性,提出了一种基于遗传规划的控制器设计方法。该方法不同于传统的多变量控制器设计方法,将多变量控制问题转化为多个单变量控制问题来考虑,而是通过遗传规划算法直接搜索适合于协调控制被控对象的最优控制律,从而使得闭环对象具有良好的控制品质,满足现场高质量的要求。并且采用遗传规划算法还可以得到适用于同样对象的PID控制器,也具有很好的控制品质,通过对两种控制器的控制效果进行比较,进一步说明遗传规划算法在控制器设计上的可行性。     

基于DSP+CPLD的多轴矢量运动控制器的设计

根据开放式运动控制的要求,以数字信号处理器（DSP）为核心,通过CPLD进行功能扩展,应用面向对象技术开发控制系统软件,设计了多轴运动控制器。实现了在单片DSP的情况下,对多个电机的全数字矢量控制。与传统的运动控制器相比,它不仅克服了系统结构固定的缺陷,而且缩短了开发周期,提高了系统的集成度。     

基于最小二乘算法的模糊支持向量机控制器及其应用

介绍了一种基于最小二乘算法的模糊支持向量机控制器，它将模糊控制与支持向量机结合起来，融合了两者的优点，既有不依赖被控对象模型又有泛化能力强等特点。同时采用混合学习算法来优化控制器参数，即先采用最小二乘算法离线优化支持向量机(SVM)性能参数，建立SVM控制系统，再根据对象的变化，采用遗传(GA)算法在线学习优化SVM性能参数和模糊比例因子，以使控制器的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这种控制器具有良好的控制性能。     

自适应内模控制在主蒸汽温度控制系统中的应用研究

主汽温被控对象是一个典型的变时滞、变参数对象，该文提出了对象时滞与蒸汽流量之间的关系，并以火电厂主汽温被控对象为参考模型设计自适应控制律，使控制器内部模型的参数逐步逼近被控对象的参数直至相等，同时根据内部模型参数的变化随时整定控制器的参数。控制器采用内模控制结构，并在集散控制系统上实施。应用结果表明，在参数不匹配和出现负荷扰动的情况下，控制系统均有满意的控制能力。     

基于交叉耦合与交叉解耦的UPFC控制性能对比

交叉耦合与交叉解耦控制是统一潮流控制器(UPFC)的2种主要控制策略,两者内环相同而外环有显著差异。交叉耦合以线路潮流为控制对象,控制结构简单易于实现,属于直接控制方式;交叉解耦的外环控制由电流反馈环与比例积分(PI)控制相结合,以线路电流为控制对象,具有快速调节潮流的能力,属于间接控制方式。交叉耦合不依赖于电流反馈,通过外环PI调节器对线路潮流进行独立调节,因此具有较好的鲁棒性;交叉解耦通过电流环解耦,具有解耦完全的特点。单相接地短路实验体现出交叉解耦控制在三相不平衡状态下迅速限制潮流冲击分量的特点。通过实验波形和仿真分析,对交叉耦合与交叉解耦的控制性能特点予以了证实,并针对交叉解耦控制鲁棒性较差的缺陷,提出了PI控制器的智能化和线路参数在线辨识2条改进途径。     

乘数型主蒸汽温度预测函数控制研究及应用

提出了一种乘数型预测函数控制方法,针对一阶加纯迟延对象,当采用阶跃函数时,可以得出预测函数最优控制律,该控制律中预测时域优化长度为指数系数。提出采用乘数系数的方法去计算最优控制律,将乘数系数称为预测调整系数,将修正后的被控对象输出简化为实际被控对象输出,获得乘数型预测函数控制最优控制律。对于主蒸汽温度控制系统来说,具有导前区和惰性区,常规的做法是进行串级控制,将主控制器改为乘数型预测函数控制器,同时提出一种减温水调节阀线性校正方法,工程实践证明文章所提出的方法简单有效,具有很强的推广应用价值。     

过热汽温智能控制系统研究

经过分析某超临界600MW直流锅炉高温过热器动态特性,过热器动态特性随机组的运行工况变化而变化,可以认为用蒸汽流量就能近似表示运行工况。在此基础上,提出了串级过热汽温智能控制系统。该智能控制系统中的副调节器仍然采用比例调节器;设计该主调节器时,把整个副回路和主对象看成广义被控对象,主调节器是一个自整定PID控制器,需要用到被控对象的Jacobian信息。随后构造了一个径向基函数(RBF)神经网络对被控对象进行辨识,从而求出了被控对象的Jacobian信息。最后将文中提出的智能控制系统用到了某超临界600MW直流锅炉的过热汽温控制中,仿真结果表明,用这种方法建立的过热汽温控制系统在机组运行工况发生变化时,具有较好的控制品质和较强的自适应能力。     

木材干燥过程温湿度的T-S型模糊神经网络控制器设计

木材干燥过程是一个强耦合、大滞后的非线性动力系统,很难准确建立被控对象的数学模型。为了准确控制木材干燥过程的温度和湿度,提高木材干燥质量,将智能控制引入木材干燥控制系统是必然的发展趋势。结合模糊控制和神经网络优点,设计了一种木材干燥窑内温湿度的Takagi-Sugeno(T-S)型模糊神经网络控制器。该控制器无需对象的精确数学模型,适应性强,利用模糊算法解除木材干燥窑内温度和湿度间的强耦合关系,采用神经网络的自学习和自适应能力来实现整个非线性过程的模糊逻辑推理。仿真和实验结果表明,T-S型模糊神经网络控制器有效解决了木材干燥过程的温湿度控制,控制器响应速度快、超调小、鲁棒性强、控制精确度高,可以满足木材干燥控制系统要求。     

基于继电反馈的被控对象特征参数研究

为了更好地整定PID控制器,需要获取被控对象准确的模型信息,由于继电反馈时Z N整定规则的计算精度低且工程中被控对象特征参数不确定,无法采用先进的控制方案对系统进行准确控制。基于继电反馈对PID控制器参数自整定方法进行研究,针对近似为一阶惯性纯滞后环节的工业对象进行仿真分析。通过继电反馈获取系统临界信息,推理出临界信息与模型参数的函数关系,最终求出特征参数值。试验结果表明,该函数关系能以较低的误差辨识出惯性时间和滞后时间,为PID控制器的设计提供定量参考。