基于单神经元Smith预估的过热汽温控制

针对典型大时滞大惯性、参数变化的电站锅炉过热汽温受控对象 ,设计了基于单神经元Smith预估过热汽温控制系统。在仿真实验的基础上 ,对单神经元Smith预估控制和最优常规PID控制进行了比较和分析。仿真结果表明 ,单神经元Smith预估控制能够充分利用神经元自学习、自适应的能力以及Smith预估补偿控制的优点 ,使系统的控制品质提高 ,而且具有更强的鲁棒性和自适应性     

基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统

针对火电厂主汽温被控对象大滞后、大惯性、模型不确定,采用常规的串级PID控制难以获得良好控制效果的特点。结合模糊理论与Smith预估技术,提出了基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统,即采用Smith预估内回路广义被控对象,以模糊自适应控制器对预估后的广义被控对象进行控制。该控制系统容易实现,对工况变化具有良好的自适应性。对某主汽温系统5种工况进行仿真,结果表明该控制方案具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。此外,该控制方法在现有的集散控制系统和现场总线控制系统中容易实现,不需要增加硬件投资,具有较高的工程应用价值。     

Fuzzy自调整PID的Smith预估主汽温控制系统

针对火电厂锅炉主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性，设计了Fuzzy自调整PID参数的Smith预估主汽温控制系统。运用MATLAB对系统在多种工况下进行了仿真，结果表明所设计的控制系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规的Smith预估控制系统。     

单神经元PID控制器在过热汽温控制中的应用

将具有自学习功能的单神经元模型与常规的PID控制算法相结合，设计了单神经元PID控制器，并应用于超临界机组过热汽温控制系统。仿真结果表明，采用单神经元PID控制器的汽温控制系统，能够适应被控对象在较大范围内的变化，具有较强的自适应能力和鲁棒性，其控制品质优于常规的PID控制器。此外根据仿真结果，对单神经元的学习算法进行了改进，使其控制品质得以提高。     

单神经元控制器及其在过热汽温控制中的应用

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。将其应用于过热汽温控制系统,并对采用这种神经元控制的时性问题进行了说明。通过仿真试验表明,基于该单神经元的过热汽温能控制系统具有良好的控制品质。     

Fuzzy自调整PID的Smith预估主汽温控制系统

针对火电厂锅炉主汽温系统的大滞后、大惯性、非线性等特点,设计了Fuzzy自调整PID参数的Smith预估主汽温控制系统。运用Matlab对系统在多种工况下进行了仿真,结果表明所设计的控制系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规的Smith预估控制系统。     

基于神经网络PID参数自学习的过热汽温Smith预估补偿控制

针对火电厂过热汽温控制系统的大惯性、大迟延和时变等特性,提出基于神经网络PID参数自学习的Smith预估补偿控制策略。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。     

基于自适应Smith预估补偿技术的锅炉汽温控制系统

针对崇明电力公司16号机组锅炉过热汽温被控对象滞后大的特点,采用基于自适应Smith预估补偿技术,重新设计了锅炉的过热汽温控制系统。实际运行表明,该汽温控制系统在锅炉升、降负荷的过程中,锅炉过热汽温可严格控制在允许的范围内。     

一种改进的单神经元PID控制器的研究与仿真

为改善单神经元控制中学习速度慢,动态响应特性等问题,研究了一种改进的单神经元PID控制算法,该算法在神经元算法的加权系数中引入了二次型性能指标。在此基础上将其运用于电厂锅炉过热气温控制,设计了一种基于二次型性能指标的单神经元PID的过热汽温控制系统,总结了算法中参数的设置修正规律。仿真结果表明,这种控制算法具有优良的控制性能。     

外高桥1000MW超超临界机组闭环控制系统设计

外高桥1000MW超超临界机组是被控特性复杂多变且多变量相关的对象,协调控制系统采用负荷指令的静、动态前馈和汽轮机与锅炉间的解耦回路来保证控制品质;由于该机组锅炉为直流炉,燃水比既与负荷控制相关又与汽温控制密不可分,燃烧和给水控制系统采用以负荷指令为基础的比值控制加二者的解耦回路以基本保证燃水比;过热汽温控制采用以焓值调节器的指令修正给水流量指令来精确保证燃水比为主要手段,以喷水减温为辅助手段;Smith预估器被应用于过热、再热器喷水控制回路中,以解决汽温这种大迟延、大惯性对象的控制难题。     

典型主汽温度控制系统仿真研究及特性分析

本文通过对主汽温调节对象特性分析,利用Simulink建立变参数动态模型,并考虑了执行机构(汽温调节挡板)的开度与减温水流量非线性关系。对于串级控制、Smith预估控制和预测控制3种控制策略,分别进行仿真研究。最后总结分析各种控制策略的控制效果及建议。     

基于预估模型切换的过热汽温无辨识自适应控制

针对电厂锅炉的过热汽温系统具有大惯性、大时滞和多模型等特性.研究一种基于预估模型切换的无辨识自适应预估控制方法.该方法需设计一个无辨识自适应预估控制器和基于主蒸汽流量变化率的切换律,给出若干个一阶预估模型.在系统运行过程中,这些预估模型在切换律控制下根据运行工况按优化切换时间自适应地切换,而其中的优化切换时间是用切换系统优化理论计算得到的.仿真试验结果表明,该方法适用于过热汽温系统,具有良好的控制品质、较强的抗扰和自适应能力,且对预估模型的精度要求不高,控制参数容易整定,易于工程实现.     

基于LS-SVM的网络延时单神经元Smith控制

提出了一种Smith预估器和单神经元PID控制器的时变网络时延补偿策略。将网络时延和被控对象作为广义对象,运用最小二乘支持向量机对网络时延进行实时预测,得到广义对象预测模型。先设计Smith预估器,初步实现了网络控制系统的性能改善。然后将Smith预估控制与单神经元PID控制相结合,提出一种基于时延辨识的单神经元Smith控制策略。仿真表明,该策略能有效提高系统性能,对模型失配情况具有较高的鲁棒性和适应性。     

纯滞后系统的单神经元-Smith预估控制

工业过程控制中,纯滞后系统普遍存在,单纯的Smith预估控制的鲁棒性差,单神经元具有自学习、自适应能力,将单神经元与Smith二者有机结合,形成单神经元—Smith复合控制器,并利用MATLAB/Simulink对其进行仿真研究。仿真结果表明,这种控制器充分发挥了神经元自适应、自学习的功能,弥补了单纯的Smith控制器在处理纯滞后问题中的不足,具有良好的抗干扰能力和适应性。     

过热汽温特性试验分析及控制系统改造方案

通过过热汽温扰动试验，分析了襄樊发电厂2号机组过热器出口汽温偏差大的原因，提出了过热汽温控制系统的改造方案，仿真研究和现场运行表明，该系统具有良好的控制效果。     

单神经元无辨识自适应预估控制算法及在过热汽温控制中的仿真研究

为了实现非线性、大时滞系统的良好控制，提出了一种新型的无辨识自适应预估控制算法。该算法将神经元结合到无辨识自适应控制律中，借鉴推导无辨识自适应控制参数自校正算式的基本思想建立约束条件，据此选择适当的权值取代原控制参数，并用加入动量项的改进δ算法取代该参数的校正计算式，提高控制参数的自校正能力。将该算法应用于600MW超临界机组直流锅炉的过热汽温控制，进行仿真研究，结果表明该算法的有效性，并具有良好的控制品质，较强的鲁棒性和自适应能力；且该算法对预估模型的精度要求不高，控制参数容易整定，易于工程实现。     

基于多变量广义预测控制算法的两级过热汽温协调联动控制

大型火力发电机组过热汽温被控对象具有大迟延、大惯性、受干扰因素多以及不同负荷下的被控对象模型变化大等特性,同时面临着煤质多变、环境多变等各种复杂恶劣的工况,以传统PID控制和单变量广义预测控制为基础的汽温控制效果有限。利用递推最小二乘法（recursive least square,RLS）建立了过热汽温系统3个典型工况下的模型,并基于多变量广义预测控制构建了两级过热汽温联动控制优化策略,同时将该策略应用于某电厂330 MW亚临界机组。结果表明,无论是稳态工况还是复杂的变负荷工况,优化控制策略都能够很好地控制过热器出口汽温。     

“双碳”目标下超临界机组过热汽温焓值控制方法研究

以维持燃水比的稳定为超临界机组过热汽温的主要控制手段为前提，通过对工质热量传递机理的分析、研究，提出了超临界机组过热汽温焓值控制方法，实现了喷水减温的精确控制，解决了过热汽温控制的非线性、大滞后问题，并将汽温调节过程中对中间区段内工质温度的影响考虑到给水控制系统中，全面完善了超临界机组过热汽温控制方案，极大地提高了超临界机组运行控制的稳定性，对火电机组在“双碳”目标下实现节能减排和灵活运行具有重要的意义。     

改进的模糊Smith串级主汽温控制仿真研究

针对电厂主汽温被控对象大惯性、大迟延和时变的特点,提出一种带Smith预估器的模糊PID串级控制系统。主回路采用含有滤波作用的改进的Smith预估器实现对迟延的补偿,降低了Smith预估器对模型精度的要求。结合模糊控制良好的非线性优点,主控制器采用模糊自整定PID控制器,对PID参数在线进行调整。仿真实验表明,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。     

基于Smith预估的模糊/PID串级主汽温控制系统仿真

针对火电厂主汽温控制对象特点,提出一种带Smith预估的模糊/PID复合串级控制系统。该系统的主控制器采用模糊/PID并联控制器,其中常规模糊控制模块中加入了自适应环节,主环中还采用增益自适应Smith预估控制器,以提高系统适应工况变化能力。Matlab仿真结果表明,新的串级控制系统对模型的不确定性和外扰均有较强的适应性和鲁棒性,其控制品质远优于常规的串级控制系统。