DMPIC-PID串级过热汽温控制系统

通过将动态矩阵比例积分控制算法与串级控制相结合,提出了一种新的火电厂锅炉过热汽温控制方案.将这种方法应用于主汽温控制可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性,并能够消弱对象在运行中参数变化的影响,获得良好的控制品质.仿真试验表明:这种方案可使系统具有较强的鲁棒性和良好的控制品质,具有很好的实用价值.     

基于多模型的超临界机组过热汽温改进模糊控制

火电厂超临界机组结构复杂,过热汽温对象具有大迟延、时变、非线性等特性,常规PID控制难以取得满意的控制效果。在结合常规模糊自整定PID控制器和基于控制历史的模糊控制器的基础上,引入分散推理思想,提出一种基于多模型的过热汽温改进模糊控制方案,设计基于分散推理结构的改进模糊主控制器。在控制过程中,基于不同的工况点设计的控制器可根据系统运行工况的变化进行切换。仿真结果表明,该方案的控制性能明显优于常规PID控制,具有良好的动态调节品质,对工况变化具有较好的适应性。     

超超临界机组汽温控制策略研究及应用

由于超超临界机组复杂的动态特性、变参数的运行方式、多变量的控制特点,采用传统的设计方法难以对超超临界机组主汽温进行有效的控制,因此开展了超超临界机组主汽温控制策略研究。通过对当前典型的超超临界主汽温控制策略进行分析,针对中电芜湖发电厂660 MW超超临界机组汽温被控对象的特性,设计了新型的过热汽温控制系统。该系统分别采用控制给水中间点焓值的方法实现过热汽温的粗调,并采用基于物理机理的减温水控制方案实现过热汽温的细调。在大负荷范围和高负荷变化速率的工况下,通过对控制系统的整定和优化,克服了过热汽温大延迟和大惯性的缺点,调节品质优良,提高了机组运行的经济性。为今后同类型系统设计、调试提供了借鉴。     

多模型过热汽温控制系统

提出了多模型双回路超临界 ６００ ＭＷ直流锅炉过热汽温控制方法。该方案在采用导前信号的双回路控制系统的基础上,选择合适的多模型特征参数,划分合理的工作子空间,建立模态调度规则,实现准确的模态切换。仿真结果表明,用这种方法建立的过热汽温控制系统,具有较好的控制品质和较强的自适应能力。     

基于模式识别的仿人变周期控制器及其应用

提出一种基于模式识别的仿人变周期智能控制方法.这种方法模仿操作人员的操作过程,根据对象动态特性适时改变控制周期,使控制作用及时灵敏,因而具有一定的智能性,能用于解决一些难于建立对象数学模型的控制问题.将其应用于电厂过热汽温控制系统的仿真实验中,结果表明,该方法具有良好的控制性能.     

过热汽温控制系统的典型控制策略及DCS实现

对可应用于过热汽温控制系统中的变参数控制、自校正—Ｓｍｉｔｈ预估控制、模糊控制、状态变量—ＰＩＤ控制等几种典型控制策略进行了简要介绍和分析,并给出了它们的分散控制系统实现方法。仿真研究和工程实践都证明：这些典型控制策略有利于克服过热汽温对象的大惯性、大迟延特性,能取得优于常规ＰＩＤ串级控制系统的控制品质。     

过热汽温的改进型Smith预估复合模糊控制

针对过热汽温对象的非线性特性,设计了改进型Smith预估复合模糊控制算法.采用模糊与PID控制相结合的复合算法,可以有效改善系统的动态特性和适应性;采用一类改进型Smith预估算法,克服了过热汽温对象的大迟延特性.仿真结果表明,所设计的控制算法具有更强的负荷适应能力,系统的动态特性有了较大改善.     

基于神经网络逆模型的过热汽温补偿控制研究

为改善大型电站锅炉的过热汽温控制效果,提出一种基于人工神经网络扩展逆系统模型的过热汽温补偿控制方案.首先结合锅炉的结构和运行特性,分析影响过热汽温的主要因素,确定神经网络逆系统扩展模型的输入和输出参数.借助MATLAB神经网络工具箱建立过热汽温系统的动态逆过程模型(IDPM),运用历史运行数据完成神经网络模型的训练.以...     

基于状态变量-多模型的主汽温控制系统

在现代火力发电厂控制中,锅炉出口过热蒸汽温度(主汽温)是锅炉的主要参数之一,对电厂的安全经济运行有着重大的影响。针对主汽温系统大惯性、非线性的特点,提出了基于状态变量-多模型的控制方案,即先采用状态反馈补偿主汽温的惯性,以PID作为控制器对补偿后的广义被控对象进行控制;再针对不同工况下对象特性的变化,对各工况控制子系统进行模态综合,实现大范围的控制。对主汽温系统的仿真结果表明,该方案可以较好地解决系统的大惯性和非线性问题。     

基于模式识别的仿人周期控制器及其应用

提出一种基于模式识别的仿人变周期智能控制方法。这种方法模仿操作人员的操作过程,根据对象动态特性适时改变控制周期,使控制作用及时灵敏,因而具有一定的智能性,用于解决一些难于建立对象数学模型的控制问题,将其应用于电厂过热汽温控制系统的仿真实验中,结果表明,该方法具有良好的控制性能。     

模糊自调整PID过热汽温控制系统

首先对过热汽温特性进行了试验分析,针对工况参数对特性参数具有较大影响的汽温被控对象,建立了过热汽温模糊自整定ＰＩＤ串级控制系统。选用直接推理的强度转移法,编程建立功能模块化结构形式的模糊控制算法,通过组态实现了该控制系统功能。仿真及动态试验结果表明,该系统与原机组常规主汽温串级控制系统相比,对外扰的适应件大大加强,控制品质得到明显改善。     

直驱式电液位置系统PID控制的研究

针对直驱式电液位置系统的特点，使用PID控制改善系统的特性。经过对比分析，采用不完全微分PID控制策略。通过仿真在不同负载下系统对阶跃和斜坡信号的响应，分析结果得出：采用PID控制方法后带载系统响应时间、稳态误差变小，系统刚度增大，减小了负载带来的影响，能够达到控制的需要。     

应用于污水处理站的模糊自适应PID速度控制系统

本文采用模糊自适应PID控制方案,实现了对PID参数的在线自动整定.将这种控制方案应用泵类的速度控制系统.仿真结果表明,此种方案鲁棒性、快速性及动态性能良好.该技术可应用于化工、环保等领域的泵类控制系统.     

混合动力汽车电子节气门的模糊自适应PID控制

针对传统PID控制对非线性控制系统难以设置最佳PID参数和模糊控制难以消除静差的问题,建立了混合动力汽车电子节气门非线性运动模型,提出应用模糊自适应PID控制算法对电子节气门的目标位置进行跟踪控制.实验结果显示,应用模糊自适应PID控制算法对模型的非线性具有较好的适应性,在控制中跟踪误差小于传统PID控制,具有较好的跟踪效果.     

基于蚁群算法的变风量空调室温控制研究

在变风量空调系统中,采用总风量控制方式改变空调区域送风量以满足人们的舒适性要求.针对常规PID控制参数优化困难的问题,提出了采用蚁群算法对风机变频调速和室内温度控制环节中的PID控制优化,并将常规PID控制和基于蚁群算法的PID控制在MATLAB仿真环境中进行仿真对比.通过对比结果表明,基于蚁群算法的PID控制策略能使系统的动态稳定性得到较大的改善.     

多输入多输出系统的神经网络PID解耦控制器

基于神经网络的ＰＩＤ控制,提出了一种可用于有耦合的多输入多输出系统的比例、积分和微分参数在线自整定的神经网络ＰＩＤ解耦控制器,可以实现对多变量系统的角耦控制,仿真结果表明系统具有很好的动态及稳态性能。     

数控机床伺服系统控制策略研究

目前国内数控机床直流伺服控制系统中多采用了PI或PID控制,为进一步提高数控机床伺服系统的动静态性能,本文通过与自适应控制的详细分析比较,指出在特定条件下,PID控制可以看作是一种简单的自适应控制方式,并分析了它们之间的内在联系和区别以及PID控制的局限性,这就为在不同的条件下选择不同的控制方式,正确制定控制策略提供了理论上的指导。     

汽包水位模糊控制研究

针对汽包水位控制系统优化问题,基于模糊控制理论设计了一种二输入、三输出模糊自整定PID控制器,建立了汽包水位模糊自整定PID控制系统.并对基于传统PID控制和模糊自整定PID控制进行仿真对比分析.结果表明:模糊自整定PID控制可以很好地改善控制系统的动态和静态特性,使汽包水位的稳定性明显提高.     

单轴并联式混合动力汽车能量分配的模糊控制策略研究

针对单轴并联式混合动力轿车,以混合驱动系统需求转矩和电池剩余电量（SOC）为输入,以发动机转矩为输出,构建了能量管理模糊控制器,基于ADVISOR的仿真研究表明,模糊控制策略与传统的逻辑门控制策略相比,能够更有效地降低混合动力汽车的燃油消耗和排放,更好地控制电池组SOC的变化。