基于Smith预估补偿的聚丙烯反应器自适应控制系统研究

针对含有时滞的聚丙烯多区循环反应器温度串级控制系统为复杂的高阶系统，被控对象的滞后时间较大，且受到反应器内部放热、入口循环气温度、夹套水流量等干扰的影响，系统过程控制较为困难。通过以一阶惯性环节加纯滞后来逼近高阶系统，应用模型参考自适应控制算法，使自适应机构能够在线的整定反应器串级控制副回路的Smith预估器，使副回路Smith预估器的动态特性与副被控对象的动态特性接近一致；同时，根据期望的性能指标，在串级控制主回路设置一个参考模型，再次应用自适应算法，使得主回路被控对象的输出尽可能跟踪参考模型的输出。仿真结果表明，该控制系统对于具有时滞的聚丙烯反应器温度控制是有效的。     

1000 MW超超临界机组过热汽温控制设计

为解决过热汽温定值扰动问题,针对外高桥第三发电厂1000MW超超临界机组过热汽温被控对象的大惯性、大延迟等特性,基于Smith预估器原理,设计了一种改进型Smith预估器控制方法。Matlab仿真结果表明,所设计的控制系统在稳定性、快速性等方面优于常规串级PID控制系统,同时对同类超超临界机组过热汽温控制系统设计也具有很好的参考作用。     

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。     

改进GA的直流锅炉主汽温控制器参数优化研究

针对直流锅炉主汽温控制存在的大惯性、大延迟、时变性等问题,提出了带遗传算法(GA)优化的PID串级控制方法。采用了控制器分级多目标优化的改进方法,并利用遗传算法对串级PID参数进行实时动态优化,以适应主汽温对象的时变特性。针对基本的遗传算法进行改进,从而改善其运算量大且易早熟的缺点,提出了排序选择、自适应交叉和变异概率、压缩搜索空间等多种改进方法。仿真实验表明,所提出的方法能很好地改善系统的控制性能,有效提高控制系统的鲁棒性。     

基于多模型的过热汽温自适应串级控制

针对电厂过热汽温被控对象具有大惯性、大滞后特性且对象参数随负荷变化较大等因素，该文提出了一种基于多模型的自适应串级控制方案，在若干不同的工况点建立对象棋型并设计出相应的控制器，根据运行工况选择相应的控制器，从而实现全工况运行的自适应控制。主调节器采用内模控制器，可以克服对象情性区的时滞特性，副调节器采用比例控制器，可以快速消除系统的内部扰动。针对某超临界600MW直流锅炉过热汽温系统，对该文给出的控制方案进行了仿真试验，仿真结果表明，所提出的控制方案在跟踪性、抗干扰性和鲁棒性方面得到了很好的兼顾，实现了系统全工况运行的满意控制。     

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.     

基于混沌粒子群的神经网络主汽温控制系统

研究火电厂锅炉主蒸汽温度控制优化问题,针对主汽温对象具有大惯性、大迟延、时变性和非线性系统,由于存在实时性和实时性差,传统的PID控制难以获得很好的控制效果,提出一种混沌粒子群优化神经网络的主汽温控制方法。采用RBF神经网络对PID参数进行在线整定,并通过混沌粒子群算法对RBF神经网络初始参数进行优化,不仅具有RBF神经网络的自适应能力,同时具有常规PID串级控制的特性,增强了系统对不确定因素的适应性。仿真结果表明,控制算法具有较好的鲁棒性和控制品质,抗干扰能力强,可为锅炉主蒸汽温度优化控制提供参考。     

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。     

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。     

火电厂锅炉主汽温控制策略的比较研究

锅炉的主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统,常用的汽温控制系统有串级PID控制和基于BP神经网络的PID控制。串级PID控制一般能将主汽温控制在允许的范围内;基于BP神经网络的PID控制将神经网络所具有的自学习能力与PID控制器的鲁棒性相结合,能实现对非线性、大时滞系统模型的控制。对这两种策略在不同负荷下进行了实验仿真,该结果对当前电厂的经济性和安全性有一定参考价值。     

无模型自适应控制在锅炉主汽温控系统中的应用

针对电厂锅炉主汽温度对象大延迟、大惯性、多种扰动以及非线性、时变性的控制难点,提出带有跟踪微分器的无模型自适应控制器串级系统主控制器设计方法,控制器融合衰减因子与滤波抑制测量扰动,自抗扰观测抑制负载扰动。仿真结果表明控制方法具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

改进的Smith串级主汽温控制仿真研究北大核心CSCD

锅炉主汽温直接影响全厂的热效率和设备的安全运行。为了改善主汽温的控制效果,针对主汽温控制系统大惯性、大迟延和时变的特点,在利用现场数据辨识得出主汽温模型的基础上,提出一种基于两级Smith预估补偿的:PID串级控制系统。在主副回路分别加入Smith预估器,同时对主副回路进行补偿。仿真结果表明,该控制方法在正常工况和参数变化的情况下,超调量和调节时间等方面都有所改善,提高了控制系统的鲁棒性和抗干扰能力。     

模糊免疫PID的Smith预估主汽温控制系统

针对火电厂机组主汽温被控对象的大迟延和模型参数不确定性,结合传统Smith预估控制方法和模糊免疫PID控制方法,设计了基于Smith预估的模糊免疫PID控制器.模糊免疫PID控制器可自整定参数,对被控对象参数变化有自适应能力,在纯迟延现象严重的惰性区使用预估器预先估计出过程在基本扰动下的动态特性,使调节器提前动作,从而明显地减少超调量.将设计的控制器应用到主汽温串级控制系统中,并用Matlab对该系统在不同工况下进行仿真,结果表明所设计的控制系统对模型参数变化有较强的适应能力,在稳定性,准确性方面优于常规Smith预估控制系统和串级控制系统.     

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。     

基于模糊自整定PID的主汽温串级控制系统的设计

火电厂主汽温具有大惯性、大迟延和时变特性等特性,采用常规的PID串级控制难以获得满意的控制效果.为此,提出一种基于模糊自整定PID控制器的串级控制系统,该系统将模糊控制、PID控制和串级控制三者有机地相结合,提高了主汽温控制系统的控制品质.仿真结果表明：系统超调量、调节时间和抗干扰能力明显优于常规的PID串级控制.     

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.     

再热汽温控制系统的DMC—PID仿真研究

预测控制作为一种对模型精确度要求低、鲁棒性强并适用于计算机实现的控制算法,近年来在过程控制中得到广泛应用.针对火电厂冉热汽温控制系统大惯性、大迟延和时变性的缺点,提出了DMC-PID控制策略,内外环分别采用PID控制器和DMC控制器.仿真研究表明,该策略综合利用了预测控制和串级控制的优点,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.     

模糊PID控制在变风量空调系统中的应用

针对被控对象大惯性、不确定特点,提出一种变风量空调系统室温智能控制方案,建立了变风量空调系统的数学模型,采用了串级控制策略,主控制器采用一种新的可变论域自适应模糊PID控制.用串级控制反馈控制改善性能,抑制一、二次扰动,减小了各种扰动对室温的影响.采用可变论域自适应模糊PID控制.进行仿真.结果证明,变风量空调系统具有良好的动态性和稳定性.当空调房间模型结构参数发生变化时,控制系统鲁棒性好.     

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.