新型SMITH预估控制算法在主汽温控制系统中的应用研究

大机组汽温控制对象具有大延时、大惯性的特性,采用常规和简单的控制方式难以取得满意效果。文章介绍了一种应用新型SMITH预估控制算法调节火电厂主汽温控制系统的设计方案,阐述了新型SMITH预估控制算法的原理、系统控制策略及结构,并在软件环境下对该系统与采用传统SMITH预估控制算法的控制系统进行了仿真比较。仿真结果表明,基于新型SMITH预估控制算法的主汽温控制系统能够克服大滞后、大惯性的系统特性,具有较强的抗内、外干扰和对象变化适应能力。     

基于ITAE指标的改进型SMITH预估器在再热汽温调节中的应用

针对锅炉再热汽温对象的滞后特征,深入分析了Smith预估原理,提出了一种改进的SMITH预估控制器。并基于ITAE优化准则给出了改进Smith预估控制器的参数整定方法.在实际应用中证实了这种改进后的预估控制器具有较快的响应速度,展示了其良好的抗干扰能力和鲁棒性。     

基于ITAE指标的改进型SMITH预估器在再热气温调节中的应用

针对锅炉再热汽温对象的滞后特征,深入分析了Smith预估原理,提出了一种改进的SMITH预估控制器。并基于ITAE优化准则给出了改进Smith预估控制器的参数整定方法．在实际应用中证实了这种改进后的预估控制器具有较快的响应速度,展示了其良好的抗干扰能力和鲁棒性。     

基于SMITH预估的神经网络再热汽温控制

电厂锅炉的再热汽温是机组安全、经济运行的重要参数之一,必须控制在一定范围内.而电厂再热汽温被控对象是具有大惯性、大滞后,并且常规PID控制难以取得良好的控制效果.针对这一特点,提出了一种RBF--Smith预估控制算法,该算法利用了基于RBF整定的PID控制提高对被控对象参数变化的自适应能力和Smith预估控制能够克服被控对象的大迟延特性,并对RBF--Smith预估控制用Matlab在不同工况下进行仿真试验,仿真结果表明所设计的控制系统的性能较常规PID控制有较大的提高,证明了控制方案的有效性.     

基于自主可控DCS的火电机组再热汽温优化控制系统研究与应用

针对火电机组再热汽温控制对象的大滞后、大惯性特性,基于自主可控DCS,以串级调节为基础,综合采用相位补偿控制、状态变量反馈控制、自适应控制以及智能前馈控制等先进控制技术,开发了全新的再热汽温优化控制系统,可有效改善再热汽温控制对象的闭环控制特性。该系统成功应用于某320 MW机组的再热汽温控制中,实际运行表明,在机组变负荷工况和稳态工况下,优化后的再热汽温控制均取得了良好的控制品质。     

火电机组再热汽温控制方法研究

针对华能铜川照金2号机组再热汽温自动控制问题,结合再热汽温系统大滞后、大惯性和非线性的特点,提出了一种基于Smith补偿的广义预测控制方法,并将其应用在再热汽温控制上.通过调整烟气挡板和事故减温水来对再热汽温控制系统进行优化,从实际应用效果来看取得了较好的应用效果.     

模糊自整定PID控制器在再热汽温控制中的应用研究

针对工业过程中再热汽温等一类大迟延惯性时变对象,采用模糊自整定PID控制器对PID参数调节和优化,该方法将模糊技术与PID控制综合起来,实现了PID控制的智能化。仿真结果表明:与常规PID控制器相比,模糊自整定PID控制器具有很强的适应性、鲁棒性和抗干扰性。     

模糊自整定PID控制器在再热汽温控制中的应用研究

针对工业过程中再热汽温等一类大迟延惯性时变对象,采用模糊自整定PID控制器对PID参数调节和优化,该方法将模糊技术与PID控制综合起来,实现了PID控制的智能化.仿真结果表明与常规PID控制器相比,模糊自整定PID控制器具有很强的适应性、鲁棒性和抗干扰性.     

再热汽温控制系统的逻辑规则控制研究

针对火电厂再热汽温控制系统的大惯性、大迟延和时变性,设计了基于逻辑规则控制算法的再热器温度控制系统。仿真研究表明,该策略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,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

带有SMITH预估的极点配置自校正调节器

本文提出一种带有 SMITH预估的极点配置自校正调节器。通过在线估计过程参数,实时地修正 SMITH 补偿模型,并按闭环系统极点配置的原则,实现调节器参数的在线自整定。该算法鲁棒性好,自适应能力强,适用于非最小相位系统,对于具有大纯滞后的时变系统,显示了良好的控制品质。数字仿真结果证实了理论分析的正确性。     

非线性系统的蚁群优化预测PID控制

针对非线性、时变及大惯性系统的控制问题,提出了一种基于蚁群算法的预测PID控制算法。该算法以神经网络作为预测模型,将预测控制和PID控制相结合,并用蚁群算法在线优化控制器参数,其中以常规的Ziegler-N ichols方法整定的控制器参数为基础,选取蚁群优化变量的动态搜索区间。该算法考虑了控制能量受限情况下,非线性系统的预测控制问题。计算机仿真结果表明,该非线性控制方案具有较好的鲁棒性,相对传统PID控制策略还表现出了良好的动态性能,能够满足对再热汽温对象的控制要求。     

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。     

基于预测控制的玻璃窑炉温度系统的控制研究

玻璃窑炉温度系统是一个大惯性、大滞后并具有非线性特征的变参数系统,难以建立精确的数学模型,而且窑炉在运行过程中受到多种扰动因素的影响,传统的PID控制难以满足对窑炉温度控制的高性能要求。本文将引入预测控制中的一种典型控制算法-动态矩阵控制（DMC）算法,提出把此算法应用到玻璃窑炉温度系统中.针对窑炉温度系统的特性进行了参数的设计研究,最后对窑炉温度系统进行了仿真。结果表明该算法具有响应速度快﹑跟踪性能好﹑鲁棒性和抗干扰性强的优点,非常适合于工业上大滞后控制系统。     

燃煤锅炉过热蒸汔温度模糊PI控制系统的研究

锅炉过热汽温具有大惯性、大滞后的特点，并且动态特性随机组负载变化而变化，运行过程中扰动多、难控制。文章针对这种情况，研究了Fuzzy-PI复合控制算法，并针对某火电厂燃煤锅炉过热蒸汽温度进行了仿真研究。在分析蒸汽温度系统工作过程、调节对象及其动态特性的基础上，构建了系统的结构模型；在对火电厂过热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，提出了一种复合模糊串级控制设计方法。该方法综合了模糊控制和PI控制的优点，增强了系统的鲁棒性，仿真研究结果也证明该方法有效。     

燃煤锅炉过热蒸汽温度模糊PI控制系统的研究

锅炉过热汽温具有大惯性、大滞后的特点,并且动态特性随机组负载变化而变化,运行过程中扰动多、难控制。文章针对这种情况,研究了Fuzzy-PI复合控制算法,并针对某火电厂燃煤锅炉过热蒸汽温度进行了仿真研究。在分析蒸汽温度系统工作过程、调节对象及其动态特性的基础上,构建了系统的结构模型;在对火电厂过热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,提出了一种复合模糊串级控制设计方法。该方法综合了模糊控制和PI控制的优点,增强了系统的鲁棒性,仿真研究结果也证明该方法有效。     

神经网络广义预测控制在锅炉燃烧系统中的应用

针对锅炉燃烧系统的非线性、大延迟、时变、干扰频繁等特点,以煤粉浓度为中间被调量,将神经网络、广义预测控制、串级控制相结合,设计了基于神经网络模型的广义预测串级控制系统.该控制方法克服了单纯PID控制对大惯性大延迟对象调节品质差、抗干扰性弱的缺点,神经网络预测器有效地补偿了传统预测控制基于线性模型的局限性.将该控制算法用于燃烧系统中主汽压力对象的控制,仿真结果表明该方法具有较强的跟踪性能和抗干扰能力及良好的动静态性能指标.     

基于内模控制（IMC）的主汽温度控制系统设计

主蒸汽温度和再热蒸汽温度直接影响火电厂的热效率和汽轮机等设备运行的安全性。传统PID控制器的控制规律简单,但是不能根据控制过程中的不确定性变化做出相应调整。当被控对象参数实时变化时,控制器参数不能做出实时调整。这样会导致过程的品质指标变坏。针对超超临界机组过热蒸汽温度和再热蒸汽温度,提出了一种基于内模控制(Internal Model Control简称IMC)的PID控制策略,将PID控制、Smith预估控制、确定性及线性二次最优反馈控制和多种预测控制归纳于同一结构之下。以1000MW的电厂机组为对象开展了额定工况下和80%额定负荷下的过热气温和再热气温的PID-IMC控制器设计。     

过热汽温系统的Smith预估器参数多目标优化控制*

文中详细分析Smith预估模型参数对控制系统性能的影响,提出一种Smith预估模型参数多目标优化整定的控制方案,利用模型失配有效改善控制系统的性能.针对火电厂过热汽温系统高阶、大惯性及非线性特点,设计一种基于串级PID的Smith预估器参数多目标自调整优化控制系统.对某600MW超临界火电机组过热汽温系统进行仿真控制,结果表明,该方案具有良好的鲁棒性,可有效克服系统的非线性,控制效果明显优于常规的串级PID控制和参数匹配的Smith预估控制系统.     

基于DMC-PID串级主汽温控制系统的仿真研究

针对火电厂主汽温被控对象的大迟延，大惯性且模型不确定的特点，设计了基于预测-PID串级控制的主汽温控制系统，该系统将串级控制结构与预测控制算法相结合，内回路采用常规比例调节器，外回路采用动态矩阵控制器（DMC），既保持了预测控制的强鲁棒性和跟踪性能，又具有足够的抗干扰性，仿真结果表明，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。     

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。