复合模糊串级系统在火电厂过热汽温控制中的应用

在对火电厂过热汽温控制对象特点分析基础上,保留串级控制抗内扰的性能,结合模糊控制动态特性好的特点,提出了一种复合模糊串级控制设计.仿真结果表明,用这种方法建立的过热汽温控制系统具有较好的控制品质和抗干扰能力.     

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。     

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。     

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。     

一种智能控制方法在电厂主汽温控制中的应用

在电厂中，必须严格控制过热器出口蒸汽温度，使它不超过规定的范围，蒸汽温度过高或过低，都将给安全生产带来不利影响。针对电厂主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性，设计了一种带自调整因子的模糊控制器，并和PID控制器相结合，构成了一种模糊-PID复合主汽温控制系统，系统结构为串级控制，充分利用了模糊控制的动态特性好和PID调节能消除静态偏差的特性。仿真结果表明，所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面优于常规PID控制系统。     

FUZZY-PI串级系统在火电厂汽温控制中的应用

在对火电厂主汽温控制对象特点分析的基础上,保留串级控制抗内扰的性能,结合模糊控制动态特性好的特点,提出了一种FUZZY—PI串级控制设计方法。仿真结果表明,用这种方法建立的汽温控制系统具有较好的控制品质和较强的抗干扰能力。     

过热汽温的模糊控制

介绍了锅炉过热汽温模糊控制方案,应用单片机实现模糊决策控制,较好的解决了过热汽温延迟与大惯性的矛盾,提高了系统的快速性与控制精度。     

过热汽温自适应逆控制方案研究

针对火电厂锅炉过热汽温对象,将神经网络辨识技术和自适应逆控制技术相结合,提出了一种过热汽温自适应逆控制方案.该方案首先利用RBF神经网络在线辨识被控对象模型获得其Jacobian信息,在此基础上利用对角回归神经网络(DRNN)在线辨识获得被控对象的逆模型作为控制器,串联在控制对象前面构成自适应逆控制系统.通过对超临界600 MW机组过热汽温对象进行仿真研究表明,该控制方案能很好地适应过热汽温对象特性的变化,并且可以有效克服对象的大惯性和非线性,获得良好的控制品质.     

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。     

模糊自整定PID控制及其在过热汽温系统中的应用

在工业生产过程中,许多被控对象随着运行工况的变化,其对象特性参数或结构将发生很大改变,单一参数的控制器难以获得所需的调节效果。针对这种情况,基于模糊逻辑的智能性和PID控制器的简单实用性,提出了模糊自整定PID控制策略。PID控制器参数的整定被分为粗调和细调2个阶段,粗调阶段基于发电机组负荷进行模糊预整定,基本适应运行工况的大范围变化,细调阶段基于系统的被调性能指标进行再整定,以进一步适应运行工况的小范围变化并克服各种可能的干扰。对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温度被控对象进行了仿真研究。仿真结果表明：所给出的控制策略能较好地适应对象动态模型的大幅度变化,保持较优的鲁棒调节性能。     

基于Laguerre模型的过热汽温自适应预测PI控制系统

针对火电厂锅炉过热汽温控制的特点,设计1种基于Laguerre模型的自适应预测PI控制器。该预测控制器采用对时延具有良好逼近能力的正交Laguerre函数模型作为预测模型,利用带遗忘因子的最小二乘法在线辨识Laguerre预测模型的系数,以提高系统适应工况变化的能力;滚动优化指标采用比例积分型结构,以提高系统的快速性和鲁棒性。通过对具有严重参数不确定性、扰动以及大迟滞的电厂过热汽温被控对象进行仿真研究,结果表明该方法能够很好地适应对象特性的变化,且控制系统的性能比常规串级控制系统有较大提高。     

模糊PI控制在电厂串级汽温控制中的应用

阐述了在电厂汽温控制中采用的一种模糊PI(Fuzzy PI)控制方法,利用Fuzzy PI对本系统实现非线性建模和闭环系统仿真,并与传统的PID控制在电厂串级汽温控制系统中的应用进行了比较,系统的控制特性在超调量、快速性、抗干扰方面都有了很大的改善。     

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PID控制在火电厂主汽温度控制中的应用

本文针对某电厂主蒸汽温度系统的大滞后、大惯性、非线性等特点,提出将模糊控制与常规PID控制相结合的思路,设计了模糊PID控制。并进行了仿真试验,与主汽温度普通串级控制系统进行了比较,仿真结果表明模糊PID控制系统具有较强的鲁棒性及良好的控制品质,提高了系统的动、静态性能指标。     

非线性PID控制器应用于主汽温控制的研究

针对传统线性PID控制器中因参数固定导致的控制品质下降的问题,分析了控制器参数与对象误差的理想变化关系,给出控制器参数随误差变化的非线性函数,构建非线性PID控制器,并利用Simulink中的NCD模块进行参数整定。利用非线性PID控制器对某电厂主汽温控制系统的仿真结果表明,非线性PID较常规PID具有更好的控制品质和鲁棒性。     

基于拉盖尔模拟神经网络的过热汽温直接自适应控制系统

提出一种Laguerre(拉盖尔)模拟复合正交神经网络并应用于电厂过热汽温的直接自适应控制。模拟神经网络被作为直接自适应控制器,这种单隐层正交神经网络是基于Laguerre复合正交多项式函数,并具有在线连续学习的简单算法,且学习算法与被控对象模型无关。由于采用3层网络结构,输入层与隐层之间不用权值调整,在学习算法中只要在输出层与隐层之间寻找最佳权值,因此网络学习速度较快。网络隐层节点(处理元)是Laguerre多项式展开项,展开项的多少决定着网络的学习速度和精度。通过对具有严重参数不确定性、扰动以及大迟延的电厂过热汽温被控对象进行仿真研究,结果表明控制系统性能优于常规的PI控制系统。     

基于Smith预估的模糊/PID串级主汽温控制系统仿真

针对火电厂主汽温控制对象特点,提出一种带Smith预估的模糊/PID复合串级控制系统。该系统的主控制器采用模糊/PID并联控制器,其中常规模糊控制模块中加入了自适应环节,主环中还采用增益自适应Smith预估控制器,以提高系统适应工况变化能力。Matlab仿真结果表明,新的串级控制系统对模型的不确定性和外扰均有较强的适应性和鲁棒性,其控制品质远优于常规的串级控制系统。