复合模糊系统在电厂过热汽温控制中的应用及仿真

针对过热汽温PID串级控制系统的效果并非十分理想的情况,本文提出一种复合模糊控制系统,并利用MATLAB进行了对比仿真研究,结果表明,此种控制方法具有比使用传统PID控制更为理想的调节效果,不论在何种扰动下,动态过渡过程时间比较短,基本可以消除振荡,超调量较小,改善了系统的动态特性,具有较好的控制品质和抗干扰能力。     

改进的单神经元PID在过热汽温控制中的应用

在常规单神经元PID控制的基础上,提出了一种改进的单神经元PID控制算法,并应用于超临界机组过热汽温控制系统。     

模糊神经网络控制在汽温系统中的应用

针对采用常规PID串级控制方法控制火电厂过热汽温系统难以获得满意的控制效果的问题,将模糊控制和神经网络相结合,详细介绍了模糊神经网络控制器的设计过程.利用神经网络实现模糊推理,并对隶属函数进行调整,从而使其具有自适应和学习能力.将其应用于过热汽温控制系统中,仿真研究表明该方法能较好地适应对象特性的变化,基本上可以消除振荡,具有超调量小,鲁棒性强等特点,且控制系统的性能比常规串级控制系统有较大的提高.     

基于神经网络的过热汽温控制

火电厂过热汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规串级PID控制方法的过热汽温系统难以获得满意的控制效果。本文设计了基于RBF神经网络辨识的可在线调整PID参数的过热汽温控制系统。在仿真实验的基础上,对基于神经网络的过热汽温控制和最优常规PID控制进行了比较和分析。仿真结果表明,基于神经网络控制策略能够充分利用神经元自学习、自适应的能力使系统的控制品质提高。     

增量式自适应逆控制及在过热汽温中的应用

被控对象的迟延和惯性特性是影响控制系统品质的重要因素之一.从常规PID增量式控制算法入手,在对具有迟延和惯性被控对象的动态特性进行定性分析的基础上,给出了一种改进型增量式控制算法的表达式;分析了被控对象校正逆模型的参数向量与控制器的参数向量之间的联系,进而将控制器的荻取与被控对象校正逆模型的建立相结合,将控制器的自适应过程归结为被控对象校正逆模型的在线辨识问题,通过对校正逆模型的在线辨识直接对改进型增量式控制算法中控制器的参数进行在线修正,形成了一种增量式自适应逆控制系统.将该方法应用于锅炉过热汽温控制系统中,并通过与常规PID串级控制和直接自适应逆控制系统的控制效果对比,验证了所提方法的有效性.     

模糊免疫PID控制在主汽温控制系统中的应用

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延和时变等特性,传统的火电厂主汽温控制系统大多采用基于模型的常规PID串级控制方法。本文借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理逻辑可逼近非线性函数的特性,提出将模糊免疫PID控制策略应用到火电厂主汽温控制系统中。仿真研究表明,该方法的控制效果优于常规的PID控制,能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质,即使发生扰动时也具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

电厂过热汽温混合模糊控制仿真分析

简要介绍火电厂过热汽温控制对象的特点,并根据其特点,提出双模糊控制器+PID的混合模糊控制方案,并应用MATLAB的SIMULINKToolbox对系统进行了仿真分析。仿真分析的结果表明,采用混合PID模糊控制的效果明显优于常规PID控制以及仅用模糊控制器进行控制。     

神经PID控制在电厂主汽温控制中的应用

针对火电厂主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性,设计了基于BP神经网络的神经PID汽温控制系统,并用MATLAB进行仿真,结果表明该控制器优于常规PID控制器。     

过热汽温二级模糊鲁棒自调整PID控制器设计

许多过程控制对象的模型结构及参数常常具有随设备运行状态改变而产生较大幅度 变化的特性，或者具有某些不确定性，文章探讨了采用增益配置型模糊PID控制器的参数自 调整的鲁棒设计问题，提出利用二级模糊推理结合系统特征在线辨识实现PID参数动态调整 的控制器设计方法，实例仿真表明该控制器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．     

单神经元控制器及其在过热汽温控制中的应用

:文中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 ,并将其应用于过热汽温控制系统 ,通过仿真试验表明 ,基于该单神经元的过热汽温智能控制系统具有良好的控制品质。     

火电厂过热汽温的优化控制算法研究

由于火电厂过热蒸汽温度控制具有大延迟、大惯性、非线性、强时变性的特性,传统PID控制算法难以实现良好的控制效果。为了优化火电厂过热汽温控制,提出了一种基于DMC的改进串级PID控制算法。该算法采用DMC改进主控制器输入参数,预测未来输出值,通过预测值与实际值的差值实现输入参数的校正。仿真结果分析表明,该算法与传统PID控制算法相比降低了过热蒸汽温度的超调量,缩短了汽温控制的过渡过程时间,提高了控制系统的抗扰动能力,使控制系统的动态性能和静态性能有了极大改善。     

基于控制量补偿的多模型主汽温控制系统

本文针对过热汽温对象的特性参数随机组运行工况的变化而有较大变化的特点,设计了一种基于控制量补偿和多模型切换的串级控制系统,基于不同工况点设计的控制器可根据运行工况进行切换。仿真结果表明这种控制方案实现了系统全工况运行的满意控制。     

基于单神经元自适应PID的过热汽温控制系统研究

针对过热汽温控制系统各环节的非线性时变性特征,提出了一种单神经元自适应PID控制方案,并通过编制仿真程序对系统进行了仿真实验,实验结果表明,采用单神经元自适应PID控制的过热汽温调节系统,较常规PID控制,具有更小的超调量和更好的鲁棒性,有效地改善了常规PID调节时间长自适应能力差的问题。     

LabVIEW与MATLAB在电厂过热汽温控制系统中的应用

以火电厂过热汽温控制系统为研究对象,在介绍过热汽温控制系统工作过程的基础上,对该系统进行了计算机的仿真研究.采用LabVIEW软件设计了用户图形界面,利用MATLAB在后台提供算法供LabVIEW调用,实现了过热汽温调节系统的动态显示和仿真分析的有机结合,克服了传统上利用MATLAB/Simulink的控制模块搭建仿真控制系统时,整定过程的复杂性和抽象性,进而加深了对抽象复杂的过热汽温控制过程的理解与掌握,为相关课程的实验研究提供了一定的借鉴作用.     

BP神经网络PID控制器在汽温控制中的应用

通过将BP神经网络和常规PID控制器结合，提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。将这种方法应用干主汽温控制，可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性，并能够克服对象在运行中参数变化的影响，获得良好的控制品质。仿真试验表明：所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。