基于内模的球磨机控制系统仿真研究

针对球磨机制粉系统的多变量强耦合、大惯性以及时变性等特点,采用多模型对象描述其动态特性,并基于内模控制方法,对球磨机系统进行了控制器的设计与仿真。结果表明,内模控制能够较好地解决球磨机系统的时变性、耦合性和迟延性,取得了较好的控制效果。     

时变大滞后系统的自适应灰色预测PID控制

为对时变大滞后系统实现快速有效的实时控制,将二次型性能指标引入到 PID 控制器的整定过程中,按照性能指标的负梯度方向修改加权系数,实现了自适应 PID 的最优控制律, 并进行了稳定性分析。同时将自适应 PID 与灰色预测器相结合, 用预测结果代替被控对象测量值, 克服了大滞后系统控制效果不能及时反馈的不足,实现了“事先调节”。仿真结果表明,对时变的大滞后系统具有很强的适应性和鲁棒性。     

锅炉-汽轮机对象的多变量状态反馈线性化

锅炉 汽轮机对象是一个典型的多输入多输出仿射非线性系统。本文利用多输入多输出状态反馈线性化理论,首先将其转化为一个线性系统,然后为该线性系统选择合适的极点,应用多变量极点配置方法对其进行控制。该方法克服了局部线性化方法工作范围小的缺点。仿真结果证明了该方法具有较好的控制效果。     

非自衡对象预测函数控制及其仿真研究

提出了一种非自衡对象预测函数控制 (PFC) 增量型算法,闭环系统稳态性能分析表明,系统对于设定值变化、输入和输出阶跃扰动均无余差。锅炉给水控制对象是典型的非自衡对象,应用提出的算法,结合考虑可测扰动的 PFC 策略,设计了一种新型给水控制系统。仿真结果表明,系统具有良好的动态调节品质和很强的鲁棒性能。     

一种新的单元机组负荷系统内模控制方法

电厂单元机组负荷系统是一个有强烈耦合的多变量对象.本文提出的方法以多变量内模控制为核心,将基于支持向量回归的在线辨识算法引入到多变量内模控制的设计之中,从而形成了一种新的解耦控制策略.仿真结果表明,该方法使得机组负荷具有良好的跟踪性能,在对象动态特性较大范围内变化的情况下,系统具有较强的鲁棒性.     

基于RPROP算法的模糊系统优化

提出了一种模糊系统优化方法应用RPROP算法辨识模糊系统参数,消除了偏导数的大小对权值改变的影响.采用自适应模糊规则数选取方法获取模糊规则,避免了规则选取的盲目性.对非线性动态系统进行辨识研究,仿真结果表明了该方法的有效性和可行性.     

先进控制策略在循环流化床中的应用

通过对循环流化床锅炉结构，工作过程及燃烧过程的研究，分析了其燃烧系统控制的特点以及目前的先进控制策略和传统的控制形式，着重介绍了先进控制策略与传统的控制形式相结合，在循环流化床锅炉两个强耦合变量主汽压与床温控制上的应用情况，提出了从循环运动机理和动态特性出发，进一步改善循环流化床锅炉的控制品质。     

基于模糊监督器的混杂系统控制

针对一类混杂系统的对象,提出了应用多模型控制的方法实现混杂系统控制的思想.借助于模糊监督控制中模糊监督器的设计规则,设计了适用于混杂控制系统的监督控制器,在该监督器的作用下,实现了控制系统中局部控制器之间的切换.仿真结果表明了该设计方法的有效性,被控对象在超调量和调节时间上都具有很好的性能.     

支持向量回归在内模控制中的应用研究

提出支持向量回归内模控制的设计方法采用支持向量回归在线辨识算法建立被控对象的正模型,并利用先离线再在线辨识的方法建立被控对象逆模型.对非线性慢时变系统进行仿真研究,与其它方法的仿真比较结果表明SVR-IMC具有更好的控制性能.     

基于现场数据的电站过热器神经网络建模

为克服机理建模方法的不足,对利用现场数据建立过热汽温模型进行了研究。通过对过热器运行机理的分析,确定了影响过热汽温变化的主要因素,及其对过热汽温影响的延迟时间。在论述了神经网络建模原理的基础上,建立神经网络模型。通过大量现场数据的训练,使所建模的输出与实际系统的输出基本吻合。最后,用部分现场数据对所建模型进行了仿真试验,证明了该建模方法的可行性。基于神经网络建模计算速度快及模型精度高,模型输出基本上反映了过热汽温的实际运行情况。