基于混沌粒子群的神经网络主汽温控制系统

研究火电厂锅炉主蒸汽温度控制优化问题,针对主汽温对象具有大惯性、大迟延、时变性和非线性系统,由于存在实时性和实时性差,传统的PID控制难以获得很好的控制效果,提出一种混沌粒子群优化神经网络的主汽温控制方法。采用RBF神经网络对PID参数进行在线整定,并通过混沌粒子群算法对RBF神经网络初始参数进行优化,不仅具有RBF神经网络的自适应能力,同时具有常规PID串级控制的特性,增强了系统对不确定因素的适应性。仿真结果表明,控制算法具有较好的鲁棒性和控制品质,抗干扰能力强,可为锅炉主蒸汽温度优化控制提供参考。     

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。     

基于DMC-PID串级主汽温控制系统的仿真研究

针对火电厂主汽温被控对象的大迟延，大惯性且模型不确定的特点，设计了基于预测-PID串级控制的主汽温控制系统，该系统将串级控制结构与预测控制算法相结合，内回路采用常规比例调节器，外回路采用动态矩阵控制器（DMC），既保持了预测控制的强鲁棒性和跟踪性能，又具有足够的抗干扰性，仿真结果表明，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。     

模糊免疫PID控制在主汽温控制系统中的应用

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延和时变等特性,传统的火电厂主汽温控制系统大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。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并表现出良好的控制品质,即使发生扰动时也具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

火电厂锅炉主汽温控制策略的比较研究

锅炉的主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统,常用的汽温控制系统有串级PID控制和基于BP神经网络的PID控制。串级PID控制一般能将主汽温控制在允许的范围内;基于BP神经网络的PID控制将神经网络所具有的自学习能力与PID控制器的鲁棒性相结合,能实现对非线性、大时滞系统模型的控制。对这两种策略在不同负荷下进行了实验仿真,该结果对当前电厂的经济性和安全性有一定参考价值。     

基于模糊自整定PID的主汽温串级控制系统的设计

火电厂主汽温具有大惯性、大迟延和时变特性等特性,采用常规的PID串级控制难以获得满意的控制效果.为此,提出一种基于模糊自整定PID控制器的串级控制系统,该系统将模糊控制、PID控制和串级控制三者有机地相结合,提高了主汽温控制系统的控制品质.仿真结果表明：系统超调量、调节时间和抗干扰能力明显优于常规的PID串级控制.     

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。     

改进的Smith串级主汽温控制仿真研究北大核心CSCD

锅炉主汽温直接影响全厂的热效率和设备的安全运行。为了改善主汽温的控制效果,针对主汽温控制系统大惯性、大迟延和时变的特点,在利用现场数据辨识得出主汽温模型的基础上,提出一种基于两级Smith预估补偿的:PID串级控制系统。在主副回路分别加入Smith预估器,同时对主副回路进行补偿。仿真结果表明,该控制方法在正常工况和参数变化的情况下,超调量和调节时间等方面都有所改善,提高了控制系统的鲁棒性和抗干扰能力。     

DMC-PID串级控制在焦炉加热中的应用

针对焦炉加热的大惯性、大时滞和时变的特点,将动态矩阵（DMC）算法和PID串级控制相结合,并将此方法应用在焦炉加热系统中,进行了仿真研究。仿真结果表明,这种方案对控制系统具有较强的鲁棒性及良好的调节性能,提高了系统的动静态性能指标。     

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.     

基于多模型切换的过热汽温智能控制

针对火电厂过热汽温控制系统具有大迟延、时变等特点,常规控制难以取得满意的控制效果,提出了基于多模型切换的过热汽温智能控制方法。仿真结果表明,过热汽温控制的动态特性明显得到改善。     

神经网络广义预测控制在锅炉燃烧系统中的应用

针对锅炉燃烧系统的非线性、大延迟、时变、干扰频繁等特点,以煤粉浓度为中间被调量,将神经网络、广义预测控制、串级控制相结合,设计了基于神经网络模型的广义预测串级控制系统.该控制方法克服了单纯PID控制对大惯性大延迟对象调节品质差、抗干扰性弱的缺点,神经网络预测器有效地补偿了传统预测控制基于线性模型的局限性.将该控制算法用于燃烧系统中主汽压力对象的控制,仿真结果表明该方法具有较强的跟踪性能和抗干扰能力及良好的动静态性能指标.     

模糊自整定PID控制在主汽温控制中的应用

火电厂主汽温控制系统中的被控对象具有大滞后、大惯性等特点,并且影响主汽温变化的因素有很多,主蒸汽流量、减温水流量、烟气温度都会使其发生变化,因此很难用传统的PID控制将被调量控制在规程中允许的偏差范围内.而主汽温作为锅炉的主要参数之一,其稳定性对电厂的安全经济运行有至关重要的作用,因此将模糊控制和PID控制相结合,设计了模糊自整定PID控制器,实现了PID控制器参数的在线自整定.仿真结果表明,模糊自整定PID控制比常规的PID控制超调小且调节时间短,具有比较好的应用前景.     

过热汽温系统的Smith预估器参数多目标优化控制*

文中详细分析Smith预估模型参数对控制系统性能的影响,提出一种Smith预估模型参数多目标优化整定的控制方案,利用模型失配有效改善控制系统的性能.针对火电厂过热汽温系统高阶、大惯性及非线性特点,设计一种基于串级PID的Smith预估器参数多目标自调整优化控制系统.对某600MW超临界火电机组过热汽温系统进行仿真控制,结果表明,该方案具有良好的鲁棒性,可有效克服系统的非线性,控制效果明显优于常规的串级PID控制和参数匹配的Smith预估控制系统.     

循环流化床锅炉汽温系统的多模型自适应预测控制

在分析循环流化床的锅炉汽温系统动态特性的基础上，针对其动态特性的时变大迟延等特点，采用多模型DMC前馈-反馈白适应解耦控制方案，有效地克服了单一模型难以适应的工况变化和系统时变大迟延的影响，消除了给水流量变化对汽温的耦合。仿真实例表明新的控制方法能使汽温系统具有较好的控制品质、较强的鲁棒性和自适应能力。     

基于DMC—PID串级控制的再热汽温控制系统的仿真研究

预测控制是近年来在工业过程控制中得到广泛重视和应用的一类新型计算机控制算法。它有良好的动态响应、跟踪性能和鲁棒性,但抗干扰性不够理想。针对火电厂再热器出口温度的大惯性、大延迟的特点,提出将动态矩阵控制算法和串级控制相结合,它既克服了单纯PID鲁棒性差的缺点又克服了单纯DMC由于单层结构而带来的抗内扰能力差的问题,充分发挥了PID抗干扰性和DMC对惯性、延迟适应能力强的优点。仿真结果表明,这种方案对控制系统具有较强的鲁棒性及良好的调节性能,提高了系统的动静态性能指标,DMC—PID串级控制系统总体性能上优于PID—PID串级控制系统。     

PID-DMC算法及其在液位控制系统中的应用

提出了一种新的带PID校正环节的DMC算法，论述了其原理并将其应用于实际液位控制系统，实现了系统在模型失配明显的情况下对二阶液位对象的有效控制。由于控制阀的非线性特性使得本实验中的液位对象具有时滞弱非线性特性，常规DMC算法控制存在明显的模型失配问题并影响了系统的控制性能。为此在常规DMC算法中引入PID环节，从而得到了一种新的PID—DMC算法。实验结果表明该算法能有效改善系统在模型失配情况下的控制性能，且算法简单易行，在线计算量小。     

火电厂600MW单元机组主汽温度优化控制研究

主汽温度控制是非线性,强稱合,大滞后的时变系统,影响因素多,控制难度大;而且要降低机组煤耗,实现节能减排。针对这一问题,该文设计了串级双回路控制系统,并且引入前馈信号和防超温保护回路。使主汽温度的控制更加趋于稳定,对下游设备的安全和电厂的经济效益起到了重要作用。     

锅炉汽包水位模糊控制系统的仿真与设计

锅炉汽包水位是一种非线性、时变大、强耦合的多变量系统。在建立了锅炉汽包水位为调节对象的数学模型基础上,应用MATLAB simulink软件对汽包水位控制系统进行验证和仿真,给出了传统PID控制和模糊PID控制的比较结果,同时采用PLC进行模糊控制,明显地改善了汽包水位控制系统的静、动态特性,从而实现了对锅炉汽包水位的最佳实时控制。     

神经PID控制在电厂主汽温控制中的应用

针对火电厂主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性,设计了基于BP神经网络的神经PID汽温控制系统,并用MATLAB进行仿真,结果表明该控制器优于常规PID控制器。