基于改进粒子群算法的PID-CMAC控制器设计

小脑关节模型网络具有计算简单、学习速度快等特点,设计PID和CMAC的复合控制器既能够发挥PID控制器鲁棒性强的特点,又能够利用CMAC学习获取的知识根据输入的变化快速地做出响应,并能够提高控制系统的抗干扰能力.本文采用改进的粒子群算法对PID的控制参数进行优化,并在此基础上设计了一种新型的PID-CMAC复合控制器,通过仿真试验表明,该控制策略能够提高整个系统的控制品质.     

一种新型的协调控制方案(PROFI)探讨

本文就当前电力发展的形式对电厂具备快速的调频功能必要性进行了分析．讨论了提高机组响应的几种可能方式,结合定州电厂的情况给出相应的解决方案、分析了这种解决方案的先进性和可靠性,为大容量机组参与调频提供了新的思路．     

基于遗传算法的PID参数寻优

遗传算法是一种模拟自然进化而提出的简单高效的优化组合方法。该文主要研究了控制器参数优化问题 ,并利用遗传算法的基本原理对单回路及串级回路进行了离线寻优。仿真结果表明了遗传算法应用于控制器参数优化的可行性和有效性。同时遗传算法还克服了其它方法的某些弊端     

基于动力学等价的一种通用控制器的设计

在动力学运动方程的基础上,构建了一种系统状态观测器,该观察器能够精确估计被控对象的位置、速度和加速度而无需知道其数学模型。在此基础上,设计了一种通用控制器,该控制器通过系统运动的位置、速度和加速度的负反馈作用,把原被控对象的输出轨迹引导控制到期望的系统输出轨迹,能提高系统的控制品质和鲁棒性能。分析了PID控制器、内模控制器、状态控制器、预测控制器和鲁棒控制器的算法特性,指出这些控制器与所设计的通用控制器在动力学意义上具有等价性。     

热工过程模型识别与实时仿真系统

一、引言随着电力工业的发展,火力发电站机组向大容量、高参数(高温、高压)及机、炉、电集中控制方向发展,技术复杂,自动化程度越来越高,这使得其控制系统也日趋复杂。近几年我国已研制和引进了几套火电站仿真训练器,用来培训火电站运行人员,提高运行操作水平,取得了满意的效果。由于装置主要是培训运行人员的,训练器的仿真系统已固定(一般     

现代过程控制技术的发展及应用

本文着重介绍了火电厂热工过程自动化技术的发展和现状,以及过程控制理论方面所取得的进展,对现代过程控制技术的特点进行了归纳,并对现代过程控制技术的主要内容、现状及发展应用中的有关问题进行了探讨。     

相斥减噪原理及抑制噪声的效果

一、前言激光噪声特性对激光的许多应用有重要影响。一些激光应用技术如激光通讯、精密测量、信息存储、光传感技术、视频圆盘录相系统等,对激光噪声电平提出了严格的要求和限制。在Ha-Ne激光中存在多种振幅噪声,放电电流噪声是其中最严重的噪声源之一,许多作者已作过抑制这些噪声的研究。本文主要介绍抑制激光噪声的一种新的原理和方法以及运用此原理抑制激光噪声的效果。二、原理和方法相斥减噪原理主要建立在这样一种基本概念的基础上,即认为正柱区放电电流中电子流动的“紊流”状态,构成了放电电流噪声的重要组成部分。增加“紊流”状态,则放电电流噪声增加;减少“紊流”状态,则放电电流噪声减小。并且认为,如放电毛细管     

数字仿真理论与应用中的若干问题探讨

证明了离散相似法与龙格-库塔法的关系,从而揭示了数字仿真的本质;通过实例分析指出了在系统中多处使用超前一拍的零阶保持器,可以提高闭环系统的仿真精度;以火电厂热工过程为背景,提出了仿真计算步距的估计公式;探讨了数字仿真在控制系统参数优化及系统建模中的应用问题;提出了使用仿真与优化的方法来替代经典控制理论中的系统复频域分析方法.     

基于一种新的正交优化的群智能优化算法

目前的智能优化算法易陷入本地最优平衡态,并且进化后期的效率低下。为了克服这些缺陷,提出了一种基于正交优化的群智能优化算法。该算法突破了以往正交设计方法仅能用在粒子群初始化和进化前优化搜索过程的局限,基于方差分析和方差比例分析,证实了正交设计方法进一步的搜索方向和范围。使用正交设计的特征在一次阵列计算中寻找包含最优值的间隔,算法可以在优化搜索过程中循环进行方差比例分析。对六峰值驼背函数的仿真分析结果说明,正交智能优化算法相比目前的智能优化算法,计算量更低,搜索时间更短,运行速度更快,且优化搜索过程的精度更高。     

锅炉过热汽温系统的DRNN网络自整定PID控制

火电厂过热汽温控制系统具有大惯性、大迟延、参数慢时变的特点，受到的扰动因素较多；随机组负荷的变化又表现出参数快时变的特性，常规的按照典型工况整定的固定参数PID控制难以适应负荷变化，往往未能取得满意的调节效果。为此，提出一种基于DRNN的两级神经网络的过热汽温系统自整定PID控制策略，其中两级神经网络分别为静态网络SNN和动态网络DNN，SNN依据机组运行工况如负荷进行PID参数的粗调整定，以适应机组负荷的较大范围变化，如参与调峰；DNN依据偏差和偏差变化率进行PID参数的细调整定，以克服机组负荷的小范围变化、参数的慢时变漂移和各种扰动。为了克服系统的大惯性和大迟延，引入灰色预测器对未来信号进行预测，预测结果作为DNN使用的整定信息。对某汽温系统的计算机仿真研究结果表明：基于两级神经网络自整定控制策略的主汽温控制系统获得了良好的动态调节品质，具有较强的鲁棒性。