IGCC中气化炉控制系统的研究

为了实现IGCC中气化炉的稳定控制,以IGCC中气化炉的动态特性和工艺要求为基础,设计了安全可靠的开停车控制系统,并对影响气化炉平稳运行的非人为因素做了适当的精确调整.系统选择Tricon作为控制硬件的系统平台,并将交叉限值和主导滞后等先进控制理论和控制方案应用到气化炉的控制系统中,有效解决了IGCC发展的瓶颈问题.现场运行证明,系统运行稳定、操作灵活,满足实际工艺生产的需要,实现了装置的安全保护.     

合成氨油改气气化装置控制系统的改造

对Shell改用天然气作原料后的渣油气化炉控制系统的特点和改造方案进行了研究.分析了Shell渣油气化炉工艺流程的主要变化,并结合控制系统改造的基本原则,提出了控制系统的改造方案,具体剖析了天然气压缩、天然气进料、烧嘴冷却水以及气化炉测温等系统的控制方案.从改造后投入生产运行的情况来看,控制系统的改造达到了预期的效果,保证了装置改造后的稳定运行.     

基于BP神经网络预测气流床气化炉炉膛温度的试验研究

气流床煤气化技术,是当今煤炭清洁利用的龙头技术。控制气化炉操作温度是保证气化炉长期稳定运行的关键。本文利用三层BP神经网络,结合Matlab神经网络工具箱,分析和预测四喷嘴对置式气流床气化炉试验装置其炉膛的最高温度。将预测的结果和实验数据作比较,结果表明,该网络模型的预测值与气化炉不同负荷下最高温度试验值几乎吻合,是一种可行的数据处理方法。     

基于改进BP-PID干煤粉气化炉控制系统的研究

针对干煤粉气化炉多变量、大滞后、纯耦合的特性,提出一种改进的BP-PID控制算法.炉内温度是气化炉安全运行的重要指标之一,由于炉内温度与氧煤比的值具有很强的相关性,因此,对于气化炉主要控制回路中氧煤比的建模与控制研究具有实际应用价值.介绍了PID控制器结构和BP神经网络算法描述,根据现场采集数据,进行数据预处理后,利用渐消记忆递推增广最小二乘法建立气化炉数学模型,采用改进的BP-PID控制算法对炉内温度进行控制.仿真结果表明,改进的BP-HD控制算法比普通的PID控制算法控制具有更好的控制效果,自适应和抗干扰能力强,具有很好的鲁棒性,提高了系统的自动化和先进化程度.     

HS2000系统在水煤浆加压气化技术中的应用

以水煤浆气化及煤化工国家工程中心8.5Mpa气化炉中试装置为例,阐述了HS2000DCS系统在气化炉装置的应用,着重介绍控制功能。     

分散控制系统的扰动抑制能力评价新标准

针对分散控制系统的扰动抑制能力评价问题,通过考虑回路处于不同状态时的情形,考察各种状态下的扰动增益并引入完全相对扰动增益矩阵,提出了一个度量新标准.该标准克服了其它评价方法的缺点,能够衡量分散控制系统的总的扰动抑制能力.对数值算例和一个气化炉基准过程的研究表明,提出的标准是设计分散控制结构的有用工具.     

IGCC气化炉热值的预测函数控制

煤气热值是煤气品质的衡量指标,当煤气热值发生波动时,会对联合循环部分的功率以及整个IGCC电站的效率带来一定的损害。为了保证常规联合循环部分的煤气品质,必须对气化后所产生的煤气热值进行控制。针对Shell气化炉,设计了预测函数控制器(PFC)对气化炉热值的控制,并与传统的PID控制策略进行了比较。仿真表明PFC控制器具有良好的跟踪能力和抗干扰能力。     

位置PID控制在望远镜控制系统中的应用

本文分析了位置控制在望远镜控制系统中的应用。并详细介绍了位置PID控制在望远镜控制系统中的设计方法与步骤。实验表明采用位置PID控制方法可以改善望远镜的控制性能,达到更高的控制精度。     

网络化控制系统的故障诊断与容错控制

介绍了网络化控制系统几类故障诊断与容错控制方法的基本思想。故障诊断与容错控制对于控制工程实践特别是对安全性有严格要求的控制系统是十分重要的。网络化控制系统通过共享网络资源实现控制而带来了各种优越性的同时,也给传统的控制理论带来了新的挑战。因此需要发展适用于此类异步的、基于信包的控制系统的控制理论与技术。网络化控制系统基于数学模型的故障诊断问题,在建立恰当的网络化系统模型后,可转化一类特定的时延系统故障诊断问题。     

基于Smith控制与预测函数控制的再热汽温多变量控制快速计算方法

针对再热汽温控制系统控制变量多、控制难度大等问题,提出了一种基于Smith控制与预测函数控制(PFC)的多变量控制快速计算方法。首先,将再热汽温多变量控制系统分解为三个单变量控制系统,在每个单变量控制系统中,将其中两个控制量作为干扰项;其次,根据Smith控制思想,设计每个单变量控制系统;最后在改进预测函数控制的性能指标的基础上,综合考虑三个单变量控制系统,实现对再热汽温度的控制。再热汽温控制仿真实验表明所提方法的计算速度是传统约束条件下预测控制的50倍左右,并且调整参数少,物理意义明确。实验结果表明该算法在现场使用中能够有效地提高再热汽温控制品质。     

PID控制在火箭炮伺服系统中的仿真实现——改进的专家自适应PID控制

针对传统PID（Proportional-Integral-Derivative）控制无法兼顾部分系统的静态性能和动态性能,结合专家PID控制原理,提出了一种改进的专家自适应PID控制器的设计方案,对某火箭炮伺服系统进行仿真跟踪。给出了伺服系统的分析设计过程,利用MATLAB/Simulink完成了改进的专家自适应PID控制器在某伺服系统中的仿真应用,得到了良好的跟踪特性图,说明了该方法的有效性。     

直流电机神经元PID调速系统设计与仿真

针对传统PI双闭环直流电机调速系统存在响应速度慢、超调量大、抗干扰能力及自适应能力差等问题,提出了一种双闭环直流电机调速系统的神经元PID转速调节器设计方法。该转速调节器采用神经元控制器和比例控制相结合进行设计,从而构成了一种具有自学习、自适应能力的神经元PID控制器,然后与传统单神经元PID设计的转速调节器控制效果进行了对比。结果表明,基于神经元PID转速调节器的双闭环直流电机调速系统具有较快的响应速度、良好的动态和静态稳定性、较强的自适应能力和抗干扰能力。     

大滞后系统控制中专家-模糊PID方法的应用

为解决大滞后系统控制难度大的问题,设计了专家-模糊自适应PID控制器,这种控制器既具有模糊PID控制器高精度、稳定性、鲁棒性高的优点,又具有专家控制器进入稳定状态快的特点。对双容大滞后系统控制的仿真实验结果表明,该方法在动态性能上均优于单独采用模糊自适应PID方法,并且能够较快地进入稳定状态。     

基于ARM的模糊自适应PID温度控制系统设计

为了解决传统PID控制器控制电冰箱温度所存在的响应速度慢、控制精度不高等问题,本文采用自整定模糊PID控制算法设计了模糊PID控制器,并在MATLAB环境中进行了仿真,与常规PID控制器的性能进行了对比,结果表明模糊自适应PID控制器的响应特性优于传统的PID控制器,响应速度更快,稳态精度更高,超调量更小,提高了电冰箱温度控制系统的性能.最后在ARM芯片上实现模糊控制算法,模糊控制表采用新方法二维矩阵存储,以便方便查询和管理,更好地满足温度调节的实时性.     

基于Ziegler-Nichols频率响应方法的自适应PID控制

提出一种基于Ziegler-Nichols频率响应方法的自适应PID控制器,它通过控制回路正常运行中的过程对象输入输出数据在线辨识出过程对象重要的临界频率响应特性,然后基于Zieger-Nichols整定规则或改进的方法在线更新PID控制器参数.PID控制器的自适应过程不需要系统的任何先验知识,也不需要建立任何对象模型,可以保证控制回路始终运行在最佳状态.仿真实验表明了自适应PID控制的有效性和可行性.     

基于Bang-Bang模糊自适应PID的干燥窑温度控制

为解决产品干燥窑温度控制过程中温度参数不易及时、准确调整的问题,该文提出了一种Bang-Bang(时间最优控制)模糊自适应PID复合控制器,利用Bang-Bang控制能最大限度的提高干燥窑温度的快速性和模糊自适应PID能提高干燥窑温度控制的准确性,使系统静态、动态都有比较理想的性能。建立干燥窑温度模型,并对该模型进行Bang-Bang模糊自适应PID控制和PID控制的仿真,两者比较结果:表明:Bang-Bang模糊自适应PID的响应明显比PID控制的响应效果优越。     

从PID到无模型控制器

分析了各种新型PID控制方法控制原理及其存在的问题,介绍了无模型控制器(非建模自适应控制器)的基本理论和基本设计方法,比较了PID与无模型控制器的控制效果,说明无模型控制器冲破了经典PID的概念和控制器设计的线性框架,是一种结构自适应、建模与控制一体化途径的全新的控制器。实践表明,无模型器克服了PID无法对非线性强耦合系统实现稳定控制的弱点,取得了良好的控制效果。     

一种基于自适应控制器的水流调节方法

PID控制器在自动控制系统领域有广泛的应用.针对活体鱼水质监测实验中复杂多变的水样环境,提出了一种适用于活体鱼水质监测实验的PID水流调节方法.该方法利用霍尔元件进行流量探测,将获得的流速数据与活体鱼适应的流速参考值相比较,通过自适应PID控制器计算出水流流速控制量.在保证控制精度和控制速度的前提下,适应复杂非线性的水样环境,实现实时动态水流调节.     

模糊自适应PID控制器参数整定的研究

主要研究了模糊自适应PID控制器参数整定方法,给出了预估计PID参数值的经验公式和方法。用MATLAB软件对PID控制、模糊自适应PID控制的控制性能分别进行了仿真研究,结果表明参数模糊自整定PID控制具有良好的稳态精度和自适应能力。     

强制循环蒸发系统的非线性自适应解耦PID控制

本文结合现场的实际过程数据,首先应用能量平衡建立了强制循环蒸发过程的动态模型.针对该过程的多变量、非线性以及强耦合特性,在常规增量式PID控制器的基础上提出基于神经网络与多模型切换的非线性自适应解耦PID控制策略.该控制器是由线性自适应解耦PID控制器和基于神经网络的非线性自适应解耦PID控制器以及切换机构组成.其中线性自适应解耦PID控制器可以保证系统的稳定,而基于神经网络的非线性自适应解耦PID控制器则可以有效地提高系统的性能.上述过程的PID参数是通过广义预测的方法得到,最后通过仿真表明,上述控制方法不仅消除了回路间的耦合,在稳定生产的同时提高了蒸发的效率.