多模型内模控制器在主汽温的应用研究

针对火电厂主汽温被控对象的大惯性、大滞后特点并且负荷变化对被控对象参数影响较大等因素,PID控制器的控制效果很难达到满意。提出基于多模型内模切换控制方案。被控对象的传递函数的模型在不同的工况下建立,并设计出与其相对应控制器,在不同运行工况选择相应的控制器,实现全工况下安全运行。基于新的目标函数的二阶振荡进化方程来调节粒子群算法对内模控制参数进行优化。仿真表明,该方案比传统PID控制具有更好的控制品质。     

基于双模糊解耦控制的小型汽轮机负荷控制

为了解决汽轮机运行中机组电负荷与热负荷之间存在强耦合的问题,提出了一种基于规则而不依赖被控对象数学模型的模糊解耦控制算法。该算法依据模糊策略和解耦补偿思想,分别以模糊控制算法设计解耦控制器和主控制器构建双模糊解耦控制器,将汽轮机运行中的多变量系统转变为单变量系统,从而实现汽轮机电负荷、热负荷之间的解耦,提高控制系统的动态响应能力和鲁棒性。仿真结果表明:双模糊解耦控制方案使负荷之间的扰动大大降低,有效地解决了汽轮机控制中的热电耦合问题,具有较好的应用前景。     

灵活运行空冷机组频域自适应背压控制与优化

在“双碳”目标驱动能源转型背景下，针对灵活运行空冷火电机组变工况频繁导致的汽轮机背压调节品质问题，提出一种频域自适应PID控制算法。考虑变工况模型的实用性与精确性，基于机组现场运行数据，采用改进粒子群算法对空冷机组多工况进行动态系统辨识，然后基于多工况运行被控对象的标称模型，采用传递函数组态方式自适应方法，实时计算PID控制器的优化参数，以适应灵活运行下被控对象模型参数的变化，克服了PID控制器结构以及参数固定导致的控制品质问题。仿真结果表明，频域自适应PID控制器可以很好地跟踪负荷不同工况点下模型参数的变化，使得背压控制一直保持良好的控制品质。     

基于粒子群算法的模糊控制器设计及其在烟气脱硝中的应用

针对模糊控制器设计难度大、推广困难的问题,提出一种利用粒子群（PSO）算法设计模糊控制器的方法。通过将二维模糊控制器的模糊推理过程理解为二元函数,将控制器设计问题转变为函数曲面寻优问题,避免了设计隶属度函数、模糊规则等复杂的过程。利用网格化方法,将寻优对象降维为二维矩阵,然后采用PSO算法寻找最适合被控对象的函数曲面,从而完成模糊控制器的设计。以火电厂选择性催化还原（SCR）烟气脱硝系统为试验对象,利用此方法设计模糊PID控制器,并通过与常规PID控制对比,验证了该设计方法的有效性。     

循环流化床锅炉床层温度模糊控制的改进

根据循环流化床锅炉床层温度被控对象的动态特性,提出了１种具有控制器参数在线自校正和蒸汽负荷自适应功能的带设定值连续型前馈补偿的模糊控制器。仿真结果证明该控制器具有算法简单、鲁棒性强、控制品质好等优点。     

基于PSO的PID参数优化及其工程实现

介绍运用粒子群优化算法(PSO)对单回路和双回路系统PID控制器参数的优化,并进行数字仿真,得出控制品质参数。分析在被控对象的表达形式为n阶惯性环节加纯迟延和一阶惯性环节串联2种不同情况下,采用粒子群优化算法寻优的方法,说明根据给定被控对象参数计算出PID参数以及相应的仿真曲线和控制品质数据的工程实现过程。     

超临界机组主汽温自抗扰控制器的优化设计

由于超临界机组复杂的动态特性、变参数的运行方式、多变量的控制特点,采用传统的设计方法难以对超临界机组主汽温进行有效的控制.基于此,提出二级过热汽温主调节器采用自抗扰控制器(ADRC)的设计方法,试验结果表明,用ADRC控制器控制主汽温对被控对象模型的不确定性和外部扰动变化具有较强的鲁棒性和适应性,控制系统具有优良的动态...     

单元机组负荷系统的多变量模型算法解耦控制

单元机组负荷系统是具有耦合的两输入两输出多变量系统,具有较大的惯性。模型算法控制是基于对象脉冲响应模型的一种预测控制,在惯性迟延对象的控制中有很好的应用。文章首先将系统分解为2个双输入单输出系统,并分别用模型算法控制设计控制器,通过联立求解二元一次矩阵方程组,达到解耦设计的目的。通过300 MW机组负荷系统的仿真,验证了该方法的有效性。     

改进Smith预估器在超临界机组汽温控制系统的应用研究

针对Smith预估控制在模型失配时,系统控制品质变差的缺陷,提出了一种改进的Smith预估控制模型对汽温被控对象进行补偿。在不知道被控对象的数学模型的情况下,通过构造一个标称的Smith预估器,将其与被控对象并联,系统输出与标称模型输出偏差通过所构造的通用控制器反馈到被控对象的输入,可以克服系统的不确定性。结合带有滞后环节的二阶被控对象进行仿真,仿真结果表明该方法可以有效地克服系统滞后及不确定性的影响,改善系统的控制品质。     

网络控制系统的自适应预测控制

研究了具有网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统中的自适应预测控制问题.考虑传感器与控制器、控制器与执行器间皆有时延和数据包丢失,充分利用网络传输数据包的容量,提出一种方案,在控制器节点获得被控对象的输入输出数据以在线辨识对象模型参数,并利用辨识模型设计预测控制器,给出了算法的推导过程和时延及数据包丢失的补偿方法.校园...     

基于遗传算法的模糊控制器规则优化

模糊控制器设计的关键问题就是模糊控制规则的选择。基于遗传算法的模糊控制规则表优化,是为模糊控制提供一种更加方便、有效的查表法。为了提高模糊控制器的性能,提出了基于遗传算法的模糊控制器规则表的优化方法,并进行了仿真实验。仿真结果表明,在模糊控制中采用遗传算法使控制系统最终达到所要求的控制效果,证明了该方法的可行性和有效性。     

模糊自适应整定PID-FS在整流电源中的应用

针对整流电源控制系统被控对象的时变性和多样性,将模糊自适应控制与常规PID控制算法相结合,设计了一种模糊自适应整定PID控制器.在控制算法上,提出了基于模糊自适应整定PID控制器,它很好地解决了传统控制原理中系统控制精度与稳定性之间的矛盾.仿真和实验结果表明,采用模糊自适应整定PID随动系统(Following System,简称FS)的大功率整流电源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,其控制品质优于常规的PID控制器.     

基于改进型重复控制算法的多功能并网逆变器设计

为使多功能并网逆变器能够在传输有功功率的同时实现电能质量治理的功能,提出一种基于改进型重复控制算法的内环控制器设计方法。为提高内环控制系统的动态响应能力,改进型重复控制器采用比例控制器与传统重复控制器并联的形式。通过对内环传递函数的分析,提出等效被控对象的概念,将并联的比例控制器等效成系统被控对象的一部分,由此分析了内环系统的稳定性、稳态误差以及动态性能,并在此基础上对重复控制器的参数进行设计。最后,通过仿真和实验验证了所设计的内环控制器能够实现对参考电流的快速精确跟踪,基于改进型重复控制算法的多功能并网逆变器具有优良的电能质量治理能力。     

遗传算法在水轮发电机模糊神经网络励磁控制器设计中的应用研究

本文在分析了模糊神经网络(FNN)控制器的工作原理及设计方法的基础上,提出了一种采用遗传算法优化设计水轮发电机模糊神经网络励磁控制器的方法。其基本过程是利用遗传算法得到初始模糊控制规则,并对初始规则进行过滤,在此基础上利用遗传算法结合模拟退火对得到的模糊神经网络进行训练。仿真结果表明与根据专家经验获得模糊规则和BP算法进行学习的常规FNN比较,采用遗传算法优化设计的模糊神经网络励磁控制器所构成的励磁系统具有更好的动态性能。     

仿人智能控制技术综述

针对复杂系统控制难题，文章探讨了仿人智能控制技术相关问题。研究目标不在被控对象而是控制器本身的特性，文章重点讨论了控制器的静、动态特性与控制算法及控制器设计相关问题。     

基于电气阻尼计算的STATCOM次同步振荡控制器设计

文中提出了一种基于电气阻尼计算的STATCOM对次同步振荡的策略。首先推导了含STATCOM系统的简化电磁转矩和电气阻尼表达式,分析了STATCOM及其电压控制等对系统电气阻尼的影响。指出STATCOM的电压控制等可能会复杂化扭振频下的阻尼特性,给STATCOM的控制器设计带来困难。为此考虑各扭振频率的影响,以阻尼计算得到的补偿相位综合最优为目标,将控制器参数设计转化成一个优化问题并用遗传算法求解。最后用特征值计算和电磁暂态时域仿真验证了所设计控制器的有效性。     

基于遗传算法的有源电力滤波器滑模控制

为改善滑模控制方式有源电力滤波器在高频处抖动的缺陷,提出用遗传算法对控制器参数进行优化,提高了控制器性能。简要说明了三相三线有源电力滤波器的工作原理,根据补偿电流和指令电流的误差构建滑模变结构控制器。详细给出了用遗传算法对控制器参数的优化过程,得到了控制器参数的确切值。通过对传统PI控制方式和优化后滑模控制方式进行仿真实验,结果表明,所提出的滑模控制方式响应速度快,算法简单,较好地抑制抖动,鲁棒性强,达到了优化的目的。     

基于ANFIS的循环流化床锅炉燃烧系统控制研究

循环流化床锅炉的燃烧系统是一个时变、大滞后、多变量强耦合的复杂对象,常规的PID控制效果不佳.为了更好地解决这类对象的控制问题,提出了一种新型的控制方案,基于自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)设计自适应模糊神经网络控制器.将其应用到循环流化床锅炉燃烧系统控制中,利用Matlab对该控制系统进行仿真,并与常规PID...     

基于模糊自适应PI控制的开关磁阻电机直接转矩控制

针对常规模糊控制器在开关磁阻电机直接转矩控制（DTC）中的超调量大、响应慢、脉动大等问题,提出一种基于遗传算法的模糊自适应PI控制器的速度调节器设计方案,结合遗传算法与模糊PI控制,应用遗传算法优化模糊自适应PI控制器的模糊控制规则和量化因子及比例因子,以确保开关磁阻电机直接转矩控制系统响应具有最优的动态响应和稳态性能。仿真与试验结果分析表明,与传统模糊PI控制相比,该设计方法具有适应性强、动态响应好、鲁棒性强等优点,取得了比较满意的控制效果。     

基于最小二乘算法的模糊支持向量机控制器及其应用

介绍了一种基于最小二乘算法的模糊支持向量机控制器，它将模糊控制与支持向量机结合起来，融合了两者的优点，既有不依赖被控对象模型又有泛化能力强等特点。同时采用混合学习算法来优化控制器参数，即先采用最小二乘算法离线优化支持向量机(SVM)性能参数，建立SVM控制系统，再根据对象的变化，采用遗传(GA)算法在线学习优化SVM性能参数和模糊比例因子，以使控制器的性能能适应对象的变化而达到最优。火电厂主汽温控制的仿真结果表明这种控制器具有良好的控制性能。