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。     

模糊免疫PID的Smith预估主汽温控制系统

针对火电厂机组主汽温被控对象的大迟延和模型参数不确定性,结合传统Smith预估控制方法和模糊免疫PID控制方法,设计了基于Smith预估的模糊免疫PID控制器.模糊免疫PID控制器可自整定参数,对被控对象参数变化有自适应能力,在纯迟延现象严重的惰性区使用预估器预先估计出过程在基本扰动下的动态特性,使调节器提前动作,从而明显地减少超调量.将设计的控制器应用到主汽温串级控制系统中,并用Matlab对该系统在不同工况下进行仿真,结果表明所设计的控制系统对模型参数变化有较强的适应能力,在稳定性,准确性方面优于常规Smith预估控制系统和串级控制系统.     

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.     

1000 MW超超临界机组过热汽温控制设计

为解决过热汽温定值扰动问题,针对外高桥第三发电厂1000MW超超临界机组过热汽温被控对象的大惯性、大延迟等特性,基于Smith预估器原理,设计了一种改进型Smith预估器控制方法。Matlab仿真结果表明,所设计的控制系统在稳定性、快速性等方面优于常规串级PID控制系统,同时对同类超超临界机组过热汽温控制系统设计也具有很好的参考作用。     

主汽温的改进型神经网络辨识Smith预估器

针对超临界机组主汽温对象具有的大惯性、大滞后和非线性等特点,提出了一种基于BP神经网络辨识的改进型Smith预估方案。采用改进的Smith预估器克服主汽温对象的大滞后特性,并通过神经网络辨识来改善Smith预估控制器对模型精度的依赖,提高其抗干扰能力。通过对超临界机组主汽温对象在不同工况下的仿真,表明该系统对于对象特性变化有较好的适应能力,在动态品质、鲁棒性等方面都明显优于常规Smith控制方案。     

基于Fuzzy自整定PID参数的飞机除冰车温度控制

针对新型飞机除冰车加热系统的大迟延特性和模型不确定性,设计了Fuzzy自整定PID参数的Smith预估飞机除冰车温度控制系统.根据实验数据及其工作原理建立了加热系统数学模型,并用Matlab进行仿真,仿真结果表明所设计的控制系统在稳定性、准确性,鲁棒性方面明显优于该除冰车现有的Smith预估控制系统.     

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。     

循环流化床主汽温系统的模糊自适应控制

研究了循环流化床主汽温控制特性,然后基于自适应控制和模糊控制对传统Smith预估控制进行了改进,最后将改进的Smith预估控制算法应用于循环流化床主汽温控制,通过仿真表明,提出的控制算法能取得好的控制效果.     

新型SMITH预估控制算法在主汽温控制系统中的应用研究

大机组汽温控制对象具有大延时、大惯性的特性,采用常规和简单的控制方式难以取得满意效果。文章介绍了一种应用新型SMITH预估控制算法调节火电厂主汽温控制系统的设计方案,阐述了新型SMITH预估控制算法的原理、系统控制策略及结构,并在软件环境下对该系统与采用传统SMITH预估控制算法的控制系统进行了仿真比较。仿真结果表明,基于新型SMITH预估控制算法的主汽温控制系统能够克服大滞后、大惯性的系统特性,具有较强的抗内、外干扰和对象变化适应能力。     

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Smith预估计器的变论域模糊控制

对于缺乏精确模型的过程或参数时变的滞后过程,传统Smith预估计器难以达到满意的控制效果。变论域模糊控制能够对一些非线性的、无对象模型的系统进行控制,并基本消除了系统的静态误差,但在对迟延时间较大的系统进行控制时容易产生震荡。针对具有较大纯迟延时间的系统,该文提出了基于Smith预估计器的变论域模糊控制方案。该方案将Smith预估计器和变论域模糊控制方式相结合,较好地克服了常规变论域模糊控制和传统Smith预估计控制所存在的主要问题。通过仿真实验分析,证明了该控制方案的有效性。     

羰基合成模式评价装置温控器的算法研究

以羰基合成模式评价装置的温度控制系统为研究对象,针对加热系统存在的惯性、纯延迟、非线性、热耦合等特性,提出将模糊控制、PID控制及纯滞后控制算法有机地结合起来实现加热系统的模糊自整定PID参数的Smith预估控制策略,以实现温度的高精度控制.并运用MATLAB对研究结果进行了仿真,结果表明该控制策略自适应能力、控制品质和鲁棒性明显优于常规Smith预估控制.     

控制系统中存在传感器大延迟时的优化研究

传统的Smith预估器较好地解决了前向通道大滞后系统的控制问题,但对于反馈通道中传感器延迟造成的滞后的问题则并不适用。提出了一种改进的Smith预估控制方法,克服了反馈通道中大滞后对于控制系统稳定性的不利影响。仿真结果表明：该方法能够有效地抵消前向通道与反馈通道同时存在的大滞后环节对控制系统稳定性的负面影响。     

自适应修正Smith算法在时滞系统中的应用

传统的Smith预估补偿控制要求较高的对象模型精度，为了提高系统的鲁棒性，提出了一种改进的Smith预估器。该算法根据历史预估结果动态地对预估输出进行修正，从而提高预估精度。将其应用于大时滞温控系统，取得了准确的预估输出和良好的控制品质。算法实现简单、应用灵活、适应性强，可以应用于其他有滞后影响的场合。     

矿仓料位过程控制不稳定性分析及其改造

某烧结厂混合料矿仓料位的过程控制采用Smith预估器纯滞后补偿系统,在系统运行过程中,当矿仓料位发生较大变化时,混合料矿仓出现严重的过程控制不稳定问题。文章分析了混合矿仓料位过程控制滞后的原因,采用反馈改进型Smith预估器纯滞后补偿新方法,以ABB公司的控制器为平台,构建了新的纯滞后补偿控制系统,有效地克服了纯滞后和外因扰动引起的料位波动问题。实际应用表明,该系统具有控制可靠性高、鲁棒性好和抗干扰能力强等优点,解决了烧结厂混合料矿仓料位的过程控制不稳定问题。     

积分分离PID算法的电阻炉温度控制系统

为使大惯性、纯滞后的电阻炉温度控制系统的动态性能和稳态精度满足要求,提出了Smith预估结合积分分离PID算法;设计了温度控制器的硬件系统;对控制系统进行辨识;分析了Smith预估结合积分分离PID算法与单纯Smith预估控制算法的区别,并对两种控制算法进行了比较分析,确定了电阻炉温度控制系统参数;最后对Smith预估结合积分分离PID算法进行了电阻炉的温度控制实验;实验结果表明,采用Smith预估结合积分分离PID算法提高了电阻炉温度控制系统的稳定性,降低了系统的超调,稳态精度达到0.2℃,其动态性能和稳态精度满足系统控制要求.     

基于灰色线性回归模型的预测控制

针对大滞后线性时不变控制系统,将Smith预估控制方法和灰色线性回归预测方法相结合,提出一种改进型预测控制方法.该方法设计一种灰色线性回归预测器,将其置于反馈回路,预测下一时刻的输出值,达到超前控制的效果.同时根据预测精度来选择控制方案,达到精度要求时,在Smith预估控制中加入灰色线性回归预测控制器,否则就只采用Smith预估控制.仿真结果表明该方法有效地克服了大滞后对控制系统性能的影响,提高了控制精度.     

滞后系统控制策略及仿真研究

针对滞后控制系统的特点,结合控制系统的数学模型,分析了微分先行控制、中间微分控制、史密斯补偿摔制、增益自适应补偿控制和改进史密斯控制等具体方案,并通过MATLAB环境进行了仿真研究,为进行滞后系统的可靠控制提供相关理论依据。     

Elman网络在Smith预测控制中的应用

Smith预测控制在实际应用中的难点在于很难得到实际系统精确的数学模型. 通过Elman网络拟合传统Smith估计器的模型误差, 并对其进行补偿. 实验结果表明, 这种基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制充分利用了神经网络的非线性拟合能力, 只要对纯滞后环节精确建模, 就可以完全抵消纯滞后环节对控制品质及系统稳定性的不利影响. 这种方法使得Smith预测控制可以用于模型不易精确确定的系统.