LMS算法在过热汽温建模中的应用

热工过程往往表现出非线性、大迟延和大惯性等特点,难以建立精确的数学模型.针对这一问题,应用LMS自适应滤波器对火电厂过热汽温对象进行建模.该方法以过热器的入口和出口汽温作为滤波器的激励信号和期望信号,根据最小梯度算法调整滤波器抽头权值,获得过热汽温的FIR模型.文中建模方法计算复杂度低,仿真结果和某电厂运行数据验证了这种方法的有效性.     

LMS算法在过热汽温建模中的应用

热工过程往往表现出非线性、大迟延和大惯性等特点,难以建立精确的数学模型。针对这一问题,应用LMS自适应滤波器对火电厂过热汽温对象进行建模。该方法以过热器的入口和出口汽温作为滤波器的激励信号和期望信号,根据最小梯度算法调整滤波器抽头权值,获得过热汽温的FIR模型。文中建模方法计算复杂度低,仿真结果和某电厂运行数据验证了这种方法的有效性。     

基于神经网络的过热汽温模型预测控制

通过神经网络系统辨识实现非线性系统的模型预测控制MPC(Model Predictive Contro1),建立了基于神经网络系统辨识的过热汽温模型预测控制系统。仿真结果表明,较之传统的过热汽温串级调节系统,采用该模型预测控制策略的过热汽温控制系统的控制性能有很大的提高。     

基于C-R模糊模型PID控制及在过热汽温系统中的应用

将C-R模糊模型转换成一个形式上与阶跃响应模型相似的结构,即C-R模糊阶跃模型。然后用PID控制算法,针对具有参数不确定性?多扰动以及大延迟的电厂主汽温被控对象进行了仿真研究。仿真结果表示:所给出的控制策略可以较好地适应动态模型的大幅度变化,并保持较优的鲁棒调节性能。     

模糊预测控制及其在过热汽温控制中的应用

为了实现对大滞后复杂过程的高质量控制，本文将模糊控制与预测控制相结合，提出了模糊预测控制方法，并给出了相应的控制算法。该方法克服了常规模糊控制方法存在的控制后果不能及时反馈的不足，而与现代控制理论中的预测控制方法相比又具有算法简单、易于实现的优点。应用该方法对锅炉过热汽温控制进行了仿真研究，结果表明本文提出的模糊预测控制是很有效的。     

Smith预估控制在过热汽温控制系统中的应用

简单介绍分析了ＩＮＦＩ－９０ Ｓｍｉｔｈ预估控制专用功能码及其使用方法,提出了串级控制的Ｓｍｉｔｈ预估控制方法,并在过热汽温控制系统中得到成功应用。投运结果表明：Ｓｉｍｔｈ预估串级控制系统具有良好的抗内、外干扰能力和对象时变适应能力,控制效果良好。     

基于间隙度量的多模型过热汽温预测控制

针对火电机组主汽温被控对象所具有的大惯性、大迟延以及其随机组负荷变化而发生的参数时变性,为解决传统串级控制方案在机组深度调峰情况下控制品质恶化的问题,提出了一种基于间隙度量的多模型过热汽温预测控制策略。引入间隙度量理论来确定各模型输出的权值。首先选取若干个典型工况设计局部预测控制器;再运用间隙度量理论,计算各个局部预测控制器的输出权值,进而加权求出控制器的输出值。仿真研究表明,该方法可以很好地应对机组负荷变化时被控对象参数变化的问题;与使用常规的串级控制以及单模型预测控制方案相比,主汽温的动态和稳态性能得到了改善。     

模型预测控制在电厂过热汽温系统中的仿真研究

针对火电厂过热汽温的动态特性,在PID串级控制方案中引入模型预测控制结构,副环采用常规PID控制,快速抑制进入系统的干扰,主环采用动态矩阵控制(DMC),抑制对象的大迟滞特性,以获得优良的跟踪性和鲁棒性。这种控制策略综合利用了预测控制的性能优点和串级控制的结构优点,仿真结果表明,该方法比常规PID串级控制更能有效地克服系统时滞、模型失配和干扰等未知影响,并且有较高的控制精度和较强的鲁棒性,可获得满意的控制效果。     

单神经元PID控制器在过热汽温控制中的应用

将具有自学习功能的单神经元模型与常规的PID控制算法相结合，设计了单神经元PID控制器，并应用于超临界机组过热汽温控制系统。仿真结果表明，采用单神经元PID控制器的汽温控制系统，能够适应被控对象在较大范围内的变化，具有较强的自适应能力和鲁棒性，其控制品质优于常规的PID控制器。此外根据仿真结果，对单神经元的学习算法进行了改进，使其控制品质得以提高。     

单神经元控制器及其在过热汽温控制中的应用

把神经元的学习特性和常规的PID控制算法结合起来,设计了单神经元控制器。将其应用于过热汽温控制系统,并对采用这种神经元控制的时性问题进行了说明。通过仿真试验表明,基于该单神经元的过热汽温能控制系统具有良好的控制品质。     

改进型PSO在过热汽温PID控制系统中的应用

通过采用改进的粒子群优化(PSO)算法对锅炉过热汽温中的PID参数进行优化,分析了传统过热汽温控制方案的不足,提高了整个系统的鲁棒性.该方法的应用使得过热汽温得到了良好的控制,提高了经济运行效益,同时也说明了改进的粒子群算法寻优简单,能够使控制系统获得较好的动态特性和很强的鲁棒性,易于并行化.仿真结果表明,该算法是一种...     

模型仿真在汽温控制中的应用

前言在自动控制系统中，如果控制策略设计正确，回路中调节器控制参数的调整将直接关系到系统投入的质量。通常控制参数的调整设置有两种方法：计算法和凑试法。计算法需得到被控对象的数学模型，据此计算调节器的控制参数，这种方法不仅计算繁琐，而且计算出的控制参数也不一定是实际系统的最优参数。凑试法是在实际运行中根据经验和运行工况逐渐调整各控制参数，这种方法不仅需要长时间试验寻找系统的静态、动态特性，而且在投入过程中可能造成系统较大的扰动。阶跃扰动是评价控制品质的一项试验，但易造成较大的系统扰动，在实际运行中往…     

DMC-PID串级控制在火电厂过热汽温控制中的应用研究

根据火电厂过热汽温的动态特性,将先进的预测控制算法和PID控制算法相结合,构成DMC-PID串级控制系统。利用DMC预测控制算法的鲁棒性强及PID控制算法抗干扰性能好的优点,在Matlab平台上进行了仿真,结果表明该控制策略具有明显优于常规PID串级控制的性能。     

基于多模型切换的过热汽温控制策略

针对火电厂过热汽温具有大迟延、时变、非线性等特性,在常规的串级PID控制基础上,提出基于多模型的切换控制策略,有效避免单一控制方式不能适应负荷变化的要求,主调节器参数根据内模控制的原理进行整定.仿真结果表明,多模型切换的过热汽温控制系统能够获得满意的动态响应.     

基于粒子群优化算法的变论域模糊PID控制器在过热汽温控制中的应用

针对锅炉过热汽温大滞后和大惯性等难以建立精确的数学模型的问题,设计了模糊PID控制器。通过模糊推理对PID的参数在线调整,加入了变论域思想对控制系统进行改进,最后将粒子群优化算法应用于变论域模糊控制器中,对量化因子及PID的三个参数Kp、Ki和Kd进行优化。将模糊PID控制器应用于过热汽温度控制系统进行仿真。仿真结果表明:采用基于粒子群优化算法的变论域模糊PID控制比传统的PID控制具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,具有明显的优越性。     

基于增量式函数观测器的过热汽温控制

针对火电厂过热汽温系统具有大惯性、大迟延及参数时变等特性,将基于增量式函数观测器(IFOKΔx)的状态反馈控制与PID控制相结合,使得被控对象的动态特性得到了改善,克服了PID对大滞后对象控制效果不理想的缺点,同时又保留了PID控制鲁棒性强的优点。仿真研究表明:过热汽温控制系统采用该控制策略时,具有较好的控制品质,且在选择同样的观测器参数条件下,增量式函数观测器的鲁棒性要优于全维状态观测器。     

免疫内模控制及其在过热汽温系统的应用

针对火电厂过热汽温系统采用传统PID控制效果较差的问题,设计免疫内模控制器,采用免疫反馈控制与内模控制相结合,有效缓解了内模固定滤波器时间常数的鲁棒性和快速性之间的矛盾,对参数变化有很好的自适应能力.将设计的控制器应用到过热汽温系统中,通过免疫内模控制器与内模控制器在给定阶跃响应、加入扰动阶跃信号、延时增加/减少5%、惯性时间常数增加/减少5%、比例增益增加/减少5%等情况下的仿真,结果表明,所设计的免疫内模控制器性能优于内模控制器.     

基于控制历史的过热汽温模糊串级控制

针对过热汽温对象具有大迟延、不确定等特点,设计出了一种基于控制历史的串级控制系统.在对控制对象的动态特性分析的基础上,用历史的控制信息代替偏差变化率作为模糊控制的决策依据,从而及时地反映出被控制量的变化趋势;并在此基础上,引入了比例环节,综合了PID控制器和模糊控制器的优点,克服了传统模糊控制器结构上的缺陷.通过仿真实验,将用该控制器构成的汽温串级控制系统的控制效果与常规PD及传统模糊控制作比较,证明了所提出的控制方案能够有效减小延迟时间对控制效果的影响,具有较强的适应性.     

过热汽温控制策略

马鞍山万达发有限责任公司现有两台３００ＭＷ机组,锅炉由东方锅炉厂制造。设计的过热汽温控制手段是喷水减温,由３级组成,结构如图１所示。１原设计控制策略存在问题和分析 机组锅炉汽温的控制策略依旧采用传统的过热器出口温度作为被调量,而相应过热器进口温度作为导前微分形式的串级调节,控制框图如图２所示。 这种调节方式存在调节滞后的缺点,即在被调量超过设定值时调节阀仍旧不动作。其主要原因是导前汽温相对于被调量变化较慢,因而在被调量超过设定值时,主调节器输出虽然变化较快,但对于副调节器此时的变化还被认为是在其平…