多模型分形切换预测控制在主汽温度调节中的应用

针对电厂锅炉主蒸汽温度调节系统采用传统的PID控制很难取得优良的控制品质的问题,结合分形理论提出一种多模型切换预测控制策略。通过预先在多个工况下建立多个主蒸汽温度模型,设计相应的预测函数控制器,根据负荷工况的变化及分形维数Dτ的改变在不同的模型之间进行切换可以削弱参数时变对控制系统的影响。仿真实验结果表明,分形切换多模型预测控制方法优于传统的PID控制和基于固定模型的预测函数控制。利用分形理论进行多模型切换预测控制,可提高锅炉主蒸汽温度调节系统的鲁棒性与稳定性。     

基于PSO的模糊自适应锅炉主蒸汽温度优化控制研究

通过二维模糊控制器的实际输出,对PID控制器的参数进行在线修正,在此基础上,进一步设计出基于PSO的模糊自适应PID控制系统,同时在MATLAB环境下建立了主蒸汽温度-给煤量优化系统的仿真模型。从而在模糊自适应PID控制器的基础上具备更加优越的动态性、抗干扰性和鲁棒性。最后采用MATLAB软件中的simulink工具建立了锅炉主蒸汽控制器仿真模型,仿真结果表明:基于PSO的模糊自适应PID控制方法具有较好的动态性能及稳态性能。     

基于PID的模糊内模控制在炉内脱硫系统控制中的应用

针对炉内脱硫过程对象的大惯性、大迟延、参数时变的特点,设计了基于PID控制器的模糊内模控制系统,该控制系统对变工况具有较好的自适应能力且易实现。对某300 MW循环流化床机组炉内脱硫系统的3种典型工况进行模型辨识及控制仿真,结果表明该控制系统超调较小,过渡时间短,动态性能好,控制效果优于PID控制及内模控制。     

基于模型参考模糊自适应控制的永磁同步电机控制器设计

基于模型参考模糊自适应控制(MRFAC)方法设计永磁同步电机(PMSM)速度控制器.该控制器具有传统模型参考自适应控制构架.传统模型参考自适应控制系统中的反馈控制器和常规自适应机构分别由主模糊控制器、模糊自适应机构替代,模糊逆模型结合自适应调整算法构成的模糊自适应机构对主控制器参数进行实时调整,以达到快速适应对象参数和状态变化的目的.利用模块化建模工具Matlab/SimuIink建立PMSM控制系统模型.仿真结果表明了所设计控制器运行平稳,具有良好的动、静态特性.     

基于模型参考模糊自适应控制的永磁同步电机控制器设计

基于模型参考模糊自适应控制（MRFAC）方法设计永磁同步电机（PMSM）速度控制器。该控制器具有传统模型参考自适应控制构架。传统模型参考自适应控制系统中的反馈控制器和常规自适应机构分别由主模糊控制器、模糊自适应机构替代，模糊逆模型结合自适应调整算法构成的模糊自适应机构对主控制器参数进行实时调整，以达到快速适应对象参数和状态变化的目的。利用模块化建模工具Matlab／Simulink建立PMSM控制系统模型。仿真结果表明了所设计控制器运行平稳，具有良好的动、静态特性。     

循环流化床锅炉的模糊自整定汽压控制系统

在分析研究循环流化床锅炉燃烧率扰动下汽压被控对象动态特性的基础上，提出一种新型模糊自适应PID汽压控制系统的设计方法。这种方法直接将影响研究对象特性的工况参数与控制系统的控制器参数联系起来，建立模糊粗调机制，然后根据实际系统误差及其变化率进一步微调控制器参数。仿真结果表明，用这种方法建立的汽压控制系统具有较好的控制品质和较强的适应能力。     

蒸汽发生器水位的自适应模糊自抗扰控制

为了有效控制蒸汽发生器（SG）水位,对蒸汽发生器水位控制对象进行理论分析,在前馈反馈控制避免“虚假水位”现象影响的基础上,提出二阶自抗扰控制的控制策略.针对“大扰动”和“小扰动”2种扰动工况下的蒸汽发生器水位控制系统,设计了不同的自适应模糊自抗扰控制器,并分别与传统自抗扰控制系统进行仿真比较,结果表明,2种不同工况下的自适应模糊自抗扰控制系统性能均优于传统自抗扰控制系统.     

火电厂主蒸汽温度系统的多模型PID控制

针对火电厂主蒸汽温度的时变性特征,设计了基于多模型的串级PID控制系统,并以某电厂锅炉5个局部工作点的主蒸汽温度为对象进行了仿真。仿真结果表明,基于多模型的串级PID控制策略能够较好的解决主蒸汽温度的时变性问题,其控制效果也相对较好。     

协调控制系统模糊PID参数在线整定的仿真研究

为解决超临界直流锅炉协调控制系统被控对象特性复杂、控制难度较大的问题,通过采用模糊控制技术实现控制器参数在线整定将被控参数控制在理想范围之内。仿真研究采用Matlab作为第三方数据处理平台,用于模糊控制器设计,采用EDPF-NT+组态软件搭建了协调控制系统对象模型,并采用Modbus通讯协议实现两侧数据通信,仿真结果实现了协调控制系统中锅炉主控制器积分参数的在线模糊整定,将机组主蒸汽压力控制在理想范围内,验证了模糊控制器设计的合理性和正确性。     

PID型自适应模糊控制在锅炉主蒸汽温度控制中的仿真研究

通过对PID型模糊控制器、主蒸汽温度的大惯性和大滞后性以及难以建立精确的数学模型特性的研究,提出了一种自适应模糊控制方法,其通过在线调节可调因子,不断优化控制过程,使模糊控制系统具有较强的自适应能力.以主蒸汽温度控制系统为例,对PID型自适应模糊控制方法进行了仿真,并与模糊PID控制进行了对比.结果表明,该方法显著提高了控制系统的动态特性、稳态精度及鲁棒性.     

基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统

针对火电厂主汽温被控对象大滞后、大惯性、模型不确定,采用常规的串级PID控制难以获得良好控制效果的特点。结合模糊理论与Smith预估技术,提出了基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统,即采用Smith预估内回路广义被控对象,以模糊自适应控制器对预估后的广义被控对象进行控制。该控制系统容易实现,对工况变化具有良好的自适应性。对某主汽温系统5种工况进行仿真,结果表明该控制方案具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。此外,该控制方法在现有的集散控制系统和现场总线控制系统中容易实现,不需要增加硬件投资,具有较高的工程应用价值。     

一种复合模糊控制方法在主汽温控制中的应用

针对主汽温被控对象的大迟延、大惯性、时变和非线性的动态特性,提出一种模糊控制和传统PID控制相结合的办法,既发挥了模糊控制对非线性或不确定性对象的良好控制作用,同时又保留了传统PID控制的优势,并且增加了控制器参数在线自动调整的功能,这样满足了多种工况下被控对象主汽温的自适应要求。通过MATLAB仿真平台的结果可以看出,利用该方法能获得较好的动态控制品质和精度。     

基于Smith预估的模糊/PID串级主汽温控制系统仿真

针对火电厂主汽温控制对象特点,提出一种带Smith预估的模糊/PID复合串级控制系统。该系统的主控制器采用模糊/PID并联控制器,其中常规模糊控制模块中加入了自适应环节,主环中还采用增益自适应Smith预估控制器,以提高系统适应工况变化能力。Matlab仿真结果表明,新的串级控制系统对模型的不确定性和外扰均有较强的适应性和鲁棒性,其控制品质远优于常规的串级控制系统。     

智能PID控制器及其在锅炉过热汽温自适应控制中的仿真研究

提出了一种新型智能PID控制器，并在电厂主汽温串级控制系统中进行仿真研究。智能PID控制器由模糊PD控制器和自调节积分环节并联组成，其特点是：模糊控制器的规则库由自适应神经元在线调节，积分器的增益由模糊推理机在线整定。因而该控制系统是无模型控制系统，无须被控对象的精确数学模型，系统可以实现参数的自整定，具有很强的自学习能力。对某超临界600MW直流锅炉主汽温控制的仿真结果表明，这种控制器可以实现多个工况点的控制，具有很强的自适应能力，并且在大范围的负荷变化和时变控制系统中仍具有稳定的控制效果、较强的鲁棒性和较好的抗扰动性能。     

基于自抗扰控制的火电厂主汽温控制系统及其参数整定

自抗扰控制器（ADRC）是通过改进经典比例积分微分（PID）控制的缺陷而形成的新型控制器,性能优良并且算法简单。针对火电厂过热汽温控制系统的大滞后、大惯性以及动态特性随工况变化的不确定性等特点,为了提高控制系统的动态性能和鲁棒性,文中给出了主汽温的自抗扰控制方案,该控制方案不需要精确模型参数而实现干扰补偿。在电厂热工过程控制实时仿真平台STAR-90上,使用集散控制系统自身控制模块实现了自抗扰控制系统的构建,这对于工程实际应用具有重要意义。以某超临界600 MW直流锅炉发电机组仿真机的主汽温为对象,进行ADRC控制下的变工况、10%扰动和快速减负荷（RB）实时仿真试验。结果表明,用ADRC技术建立的过热汽温控制系统与PID控制系统相比,该系统对被控对象特性的不确定性和外部扰动具有较强的适应性和鲁棒性,具有优良的控制性能。     

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Laguerre模型的过热汽温自适应预测PI控制系统

针对火电厂锅炉过热汽温控制的特点,设计1种基于Laguerre模型的自适应预测PI控制器。该预测控制器采用对时延具有良好逼近能力的正交Laguerre函数模型作为预测模型,利用带遗忘因子的最小二乘法在线辨识Laguerre预测模型的系数,以提高系统适应工况变化的能力;滚动优化指标采用比例积分型结构,以提高系统的快速性和鲁棒性。通过对具有严重参数不确定性、扰动以及大迟滞的电厂过热汽温被控对象进行仿真研究,结果表明该方法能够很好地适应对象特性的变化,且控制系统的性能比常规串级控制系统有较大提高。     

主汽温系统模糊自适应内模控制

基于内模控制理论,针对火电厂主汽温被控对象的大惯性、大迟延、时变、多干扰的特点,设计了内模-比例串级控制系统,并将量子遗传算法应用于滤波器参数的寻优。并在此基础上结合T-S模糊建模和自适应控制技术,提出了模糊自适应内模控制(fuzzy adaptive internal model control,FAIMC)策略。该方案实现简单,对工况变化具有优良的适应性。对某超临界600 MW直流锅炉主汽温系统4种典型工况进行仿真控制,其过渡过程时间短,超调量小,适用于大惯性、大迟延过程的控制,控制效果明显优于串级PID控制。为克服负荷变化对主汽温系统性能的影响,采用模糊自适应内模控制策略分别进行了升降负荷实验。仿真结果表明：提出的控制系统能较好的适应对象动态模型的大幅度变化,保持较优的调节性能。     

基于DCS的神经网络控制的工程实现

介绍了LN2000分散控制系统的软件设计方案。在系统功能模块的设计过程中,充分利用先进控制策略在热工过程控制中的应用研究成果,设计并开发了先进控制算法模块。详细介绍了该模块的输入输出变量和参数设置,论述了模块内部进行的手自动无扰切换的处理方法。针对火电厂主汽温被控对象,采用基于单个神经元的自适应控制器组成串级控制系统,利用LN2000分散控制系统平台,进行实时仿真研究。结果表明,采用基于单个神经元的自适应控制器的主汽温串级控制系统具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

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。