改进遗传算法优化控制器参数的燃烧控制

主汽压和床温是循环流化床锅炉(CFBB)燃烧控制系统中两个重要的控制指标,直接影响着锅炉运行的安全性和经济性。常规PID控制大多采用人工凑试法来调整PID控制器参数,结果往往耗时且难以实现燃烧系统的实时控制。为了实现燃烧系统的实时控制,提出了一种改进遗传算法优化PID控制器参数的控制方案。在控制过程中,先利用前馈补偿解耦法对主汽压和床温进行解耦,再采用改进遗传PID控制器对两个对象进行独立控制。仿真结果分析表明,与常规PID控制相比,改进遗传算法优化PID控制器参数的控制方案可以有效地改善循环流化床锅炉燃烧系统的动态性能、稳定性能以及快速性能,并提高系统的控制品质。     

VAV空调系统末端解耦控制研究

通过对VAV变风量空调系统的两个末端控制回路之间的耦合进行分析,运用最小二乘法建立被控对象＂送风量—室内温度＂控制回路的数学模型。针对被控对象的特性,采用前馈补偿解耦方法设计解耦网络,并设计单神经元自适应PID控制器。最后,通过MATLAB仿真,证明了所设计的解耦网络和控制器是行之有效的。     

自适应模糊PID前馈补偿在机载挂飞摆扫转台控制中的应用

针对机载挂飞转台的摆扫速度控制问题,提出了一种利用模糊自适应PID技术进行前馈补偿的复合控制策略。首先根据实际应用提出摆扫转台的期望摆扫速度曲线,并对直流力矩电机驱动的摆扫转台进行了建模;然后根据扰动前馈补偿的控制原理,提出了模糊自适应PID前馈补偿方法,为摆扫转台的速度环设计了模糊PID控制器,并在此基础上设计了与之相适应的的自适应前馈补偿函数;最后进行了仿真结果验证。通过Matlab仿真结果表明,相对于模糊PID控制,所设计的模糊自适应PID前馈补偿控制器能有效的跟踪期望的转台摆扫速度,大幅地提高了在有稳定干扰和摆扫速度越变情况下的跟踪精度。     

多模型控制策略在化石燃料发电机组上的应用(英文)

火力发电厂中广泛使用的化石燃料发电机组(FFPU)具有非线性、强耦合、参数随工况变化等复杂特性,依据单个工作点处的线性模型设计的多变量控制策略常常导致控制效果不佳,甚至系统不能稳定运行。针对该问题,本文提出了一种有效的多模型控制策略,以改善FFPU大工况范围运行时的控制性能。首先,通过定义归一化特征值作为系统非线性测度,将FFPU工作运行区间划分成多个局部模型区域,在每个区域用线性模型表征系统特性;随后,根据每个局部区域的线性模型,实施一种基于FFPU特性而设计的包含静态前馈、PD前馈和模糊解耦的混合解耦补偿,进而采用模糊PID结构设计分散控制器;最后,依照电力负载跟随调度策略,模糊加权局部控制器得到全局控制器输出,使得系统在大工况范围运行时平滑切换。为实现该控制策略,采用了双层控制结构:上层为监督控制层,作用是根据负载要求进行设定点调度以及进行局部控制器的模糊切换;下层为直接控制层,实施混合解耦补偿和各回路的模糊PID控制。仿真表明,所提出的控制策略性能良好且实用有效。     

循环流化床锅炉双模糊解耦控制的研究

针对循环流化床锅炉多参数、非线性、时变、强耦合的特点,引入了一种新型的模糊解耦算法,依据解耦补偿原理和模糊控制思想,提出了以模糊控制器作为解耦补偿器,以模糊PID作为系统控制器的双模糊解耦控制方法。以耦合最严重的燃烧系统为研究对象,通过相对增益确定多变量的耦合程度,并配对合适的输入输出变量。利用模糊控制器不要求被控对象精确的数学模型,适合于强耦合、大滞后等优点,有效地减少了系统动态响应时间,提高了实时性和控制精度。仿真结果表明,本文提出的控制策略简单可行、效果良好。     

带有前馈补偿的模糊控制系统及其在锅炉水位控制中的应用

针对工业过程控制对象，提出了带有前馈补偿的模糊控制的思想。结合传统模糊PID反馈控制器，利用模糊前馈控制补偿可测干扰对于系统输出的影响，同时提出模糊监督控制规则的概念，利用模糊监督控制克服系统中非最小相位环节的影响。将所提出的控制律应用于锅炉水位系统的控制，取得了令人满意的结果。说明了所提方法的有效性。     

基于模糊PID的母管制煤粉锅炉燃烧控制系统

母管制煤粉锅炉燃烧系统存在严重非线性及强耦合问题且模型不易确定,使用传统控制方法效果不佳.针对这种情况提出采用模糊PID控制方案,并针对T-230-2型锅炉燃烧系统的特点和控制要求,设计了一种模糊PID控制器,并可在线调整模糊控制器输出的PID控制器参数,从而达到优化PID控制器参数的目的,实现对"非线性、强耦合"系统的控制要求.通过Matlab仿真,对母管压力的鲁棒性和抗扰性进行了分析.结果表明,该控制器具有更好的控制效果,能有效地克服扰动,提高了系统的动态特性.     

风力发电机组的变桨距复合控制

针对变桨距风力发电机组的强非线性和时滞特性,受参数变化和外部干扰严重,提出了基于前馈补偿和模糊PID的复合控制策略来实现变桨距功率控制.将模糊控制与常规的PID控制相结合,设计了模糊自整定PID控制器对控制参数进行在线调整.考虑风速是一个可测的主要扰动,设计了前馈补偿器,采用分段比例控制补偿一个适当的前馈桨距角,在额定风速以上时作用于系统,实现按扰动的快速补偿.变桨距控制系统采用S7-1200PLC作控制器,编写程序实现了变桨距复合控制.试验表明,系统抗扰能力强,控制效果良好.     

MFAC和前馈补偿组合的VAV系统解耦控制仿真

在空调机风量优化控制的研究中,变风量(Variable Air Volume,VAV)系统存在多变量、耦合强烈、非线性及带有时延等特点.针对子系统耦合严重的现象,提出了无模型自适应控制(Model Free Adaptive Control,MFAC)和前馈补偿相结合方法,建立了两个空气处理机组成的耦合系统的数学模型,设计了MFAC控制器和前馈补偿解耦网络,对所建立的耦合系统进行了解耦控制.仿真结果表明:相对PID与前馈补偿组合解耦而言,无模型自适应控制配合前馈补偿的方法可以大幅减少调节时间,且超调量为0,具有很好的解耦效果,可以解决变风量系统的耦合问题.     

模糊自适应PID控制器在集中供热系统中的应用

基于对集中供热系统进行的数学模型辨识,并对常规PID控制器进行了调整,加入了模糊自适应控制,采用模糊工具箱进行了仿真试验。结果表明,模糊自适应PID控制器较常规的PID控制器,具有更好的鲁棒性和自适应能力。在复杂的集中供热系统中,达到了令人满意的控制效果。