基于时域的分数阶PID广义预测控制算法改进及仿真

在分析FOPID(分数阶PID)算法和GPC(广义预测控制)算法的基础上,针对两种算法的不足,结合两种算法的优点,推导出了基于FOPID性能指标的改进的GPC算法FOPID - GPC算法,将GPC算法的性能指标通过FOPID构造出来.改进后的算法结合了FOPID算法的优点,具有多个可调参数,稳定性较好.通过对工业实时...     

CFB锅炉床温Laguerre函数模型分数阶PID预测控制

针对循环流化床(CFB)锅炉床温的特点,结合Laguerre函数模型的预测控制和分数阶PID控制的优点,提出一种基于Laguerre函数模型的分数阶PID预测控制算法。该算法采用对时延和结构变化不敏感的Laguerre函数模型作为预测模型,滚动优化指标改为分数阶PID型结构,相较于整数阶PID型增加了积分阶数和微分阶数2个可调参数,使得控制系统的性能有较大的提高。通过对被控对象CFB锅炉床温进行仿真研究,发现该算法可使控制系统具有无超调、调节时间短和适应性强的特点,具有良好的控制品质。     

基于改进广义预测控制的过热蒸汽温度优化

为保证超(超)临界机组过热蒸汽温度控制品质良好,提出了基于改进粒子群算法的阶梯式广义预测控制方法.首先利用模拟退火算法避免了粒子群算法(PSO)易于陷入局部最优问题,然后将改进后的PSO算法引入广义预测控制(GPC)的滚动优化环节中.建立了锅炉过热汽温的阶梯式广义预测串级控制系统.仿真结果表明,在不同负荷以及变工况下,相比于串级PID和传统广义预测控制,所提出的控制策略使过热汽温控制系统表现出更好的给定值跟随性能、良好的抗干扰性及负荷适应性.     

基于GWO-PSO优化的三级式发电机二自由度分数阶PID调压控制

针对航空三级式发电机存在建压超调、响应速度慢、电压稳定性差、负载扰动等问题,在双环调压结构的基础上,设计了一种基于灰狼混合粒子群算法(GWO-PSO)优化的二自由度分数阶PID(2DOF FOPID)调压控制器。利用二自由度控制,增强抗干扰和目标跟踪能力;结合分数阶控制,使参数的整定更加灵活,并具有对被控对象参数变化不敏感的特点,可以提升系统的控制性能;改进的GWO-PSO以灰狼优化算法的机制开始搜索过程,然后用PSO算法改进灰狼的位置,以平衡算法的局部搜索和全局开发的能力,利用改进的优化算法对2DOF FOPID控制器进行参数优化。仿真结果表明,所设计的控制器具有响应速度快、超调小的优点,提高了发电机的动静态性能和抗扰能力。     

分数阶PID控制器用于STATCOM控制研究

摘要：分数阶PID（FOPID）控制器是一种微分阶与积分阶是分数的PID控制器,其设计关键在于如何设定FOPID的5个重要控制参数。文章采用遗传粒子群优化（GAPSO）算法来设计FOPID控制器,并定义了一种新的代价函数以便在整个时域范围内加快控制参数的搜索过程。与常规PID控制器的仿真对比表明：在模型不确定时,所设计的FOPID控制器能大大提高控制系统的鲁棒性。     

改进FOPID控制器在PMSM伺服系统中的研究与应用

分数阶PIλDμ(FOPID)控制器在PID控制器的基础上增加了2个控制参数λ和μ,具有更高的灵活度及控制精度。将分数阶PIλDμ控制器应用于永磁同步电机(PMSM)调速系统能有效提高其性能指标。由于增加了控制参数,参数整定难度也随之提高。研究了通过粒子群算法对FOPID控制器参数整定,并引入自适应权重策略和混沌局部搜索策略来克服粒子群算法容易早熟的缺点。仿真和系统实际运行效果证明了该方法的可行性。     

永磁同步发电机自适应分数阶PID控制设计

设计了一款新型自适应分数阶比例-积分-微分(AdaptiveFractional-Order Proportional-Integral-Derivative,AFOPID)控制,以实现永磁同步发电机(Permanent Magnetic Synchronous Generator,PMSG)的最大功率追踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)。首先,将发电机非线性、参数不确定性、未建模动态以及随机风速聚合成一个扰动,并通过高增益状态-扰动观测器(High-Gain State and Perturbation Observer, HGSPO)对其在线估计。随后,采用分数阶PID(Fractional-Order Proportional-Integral-Derivative, FOPID)控制对该扰动估计进行完全补偿,以实现不同工况下全局一致的鲁棒控制性能。AFOPID控制较传统PID控制而言具有更出色的MPPT性能,且其无需精确的PMSG模型,仅需测量d轴电流和机械转速,易于实现。通过阶跃风速和随机风速两个算例,对AFOPID的控制性能与PID控制、FOPID控制和反馈线性化控制(Feedback Linearization Control, FLC)进行了对比。仿真结果验证了AFOPID控制的有效性和鲁棒性。     

超级电容储能系统鲁棒分数阶PID控制设计

针对超级电容储能系统(supercapacitor energy storage system, SCES)设计了一款鲁棒分数阶PID (robust fractional-order PID control, RFOPID)控制。首先,利用高增益扰动观测器(high-gain perturbation observer, HGPO)对SCES的非线性、未建模动态和参数不确定性所聚合的扰动进行实时快速估计。接着,该扰动由分数阶PID (fractional-order PID, FOPID)控制器进行完全补偿。所提控制器不依赖于精确的SCES模型,仅需测量dq轴电流,易于硬件实现。最后,通过3种算例对RFOPID控制的控制性能进行评估。仿真结果表明:与其他控制器相比,RFOPID控制在各种工况下均具有最佳的控制性能和最强的鲁棒性。     

一种改进的广义预测控制算法分析与应用

在分析PID算法和广义预测控制算法（GPC）的基础上,将广义预测控制算法的性能指标构造成PID形式,并推导了改进的PID型广义预测控制算法（PIDGPC）。通过仿真在时域内分析了PID型广义预测控制算法控制器的参数选择对控制性能的影响。通过与基本广义预测控制算法对比,说明了PID型广义预测控制算法具有更好的控制性能,将会有较好的工程应用前景。     

面向抽水蓄能电站区域负荷频率的分数阶PID控制研究

由于可再生能源发电系统固有的不确定性以及日益扩大的电网规模和区域内电站结构的复杂度对电力系统稳定运行造成影响。抽水蓄能电站作为一种调频资源,已成为区域电网负荷频率控制(load frequency control,LFC)的重要手段之一。由此,开展了抽水蓄能电站的区域LFC研究,搭建了考虑死区和发电速度约束等非线性因素下的两区域再热式汽轮机组LFC模型,设计了一个分数阶PID(fractional order PID,FOPID)控制器,利用改进Oustaloup算法实现分数阶微分算子的近似并与传统的PID控制器进行比较。仿真结果表明,文中提出的FOPID策略在控制含有非线性环节的系统时能达到更好的控制效果,表现出较强的鲁棒稳定性。对于抽水蓄能电站参与的负荷频率控制,能够缩短频率恢复时间,使二次调频的动态性能得到很大提升。     

多变量PID型神经元网络控制系统在再热蒸汽温度控制上的仿真

融合解耦控制理论与神经元网络控制原理,给出了一种多变量的PID型神经网络控制方法。应用所给出的控制算法,对火电厂再热蒸汽温度、低温过热器出口蒸汽温度控制进行了仿真。仿真结果表明,控制算法对再热蒸汽温度控制具有良好的解耦性能和自学习控制特性,当被控对象参数变化时系统具有较强的鲁棒性。     

非线性PID控制器在主蒸汽温度控制中的应用

针对传统线性PID控制器中控制参数固定导致的控制品质下降的问题,分析了控制参数与对象误差的理想变化关系,给出了控制参数随误差变化的非线性函数,基于此设计了非线性PID(NPID)控制器,并利用Simulink中的NCD模块对其进行了参数整定,并将NPID控制器应用于主蒸汽温度控制系统.仿真结果表明NPID较常规PID具有更好的控制品质和鲁棒性.     

PFC-PID串级控制在主汽温控制系统中的应用研究

针对火电厂主汽温控制系统大惯性，大迟延，慢时变以及扰动因素较多，常规串级PID控制难以取得满意的调节效果的特点，该文介绍并分析了预测函数控制（PFC）的基本原理和特点，给出了一阶加纯滞后系统的预测函数控制的具体算法，并将PFC和PID控制相结合，提出了PFC－PID串级主汽温控制策略，系统的内回路采用PID控制，内回路和主调节区对象构成PFC的广义被控对象，对广义被控对象进行拟合简化得到一阶加纯滞后对象，作为PFC的预测模型，算法简单；预测模型失配时，系统仍具有良好的控制品质，易于工程实现，具有较高实际应用价值，大量的仿真实验表明，采用PFC－PID串级控制策略的主汽温控制系统的动态品质明显优于采用PID串级控制策略的系统，具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

锅炉过热汽温自适应PI型模糊控制的仿真研究

针对锅炉过热蒸汽温度对象的非线性和不确定性等,设计了PI型模糊串级控制系统,并将该系统应用于某电厂600 MW机组锅炉过热蒸汽温度的控制。在分析模糊控制器相关参数与控制系统品质之间关系的基础上,提出相关参数的在线自校正方法,构造了一种自适应PI型模糊控制器。该控制器能够在线调整其量化因子和比例因子,以适应被控对象动态特性的变化,从而提高模糊控制系统的性能。将自适应PI型模糊控制方法与常规PID控制及PI型模糊控制进行仿真比较,表明采用自适应PI型模糊控制方法建立的过热蒸汽温度控制系统具有较好的控制品质和较强的自适应能力。     

多目标神经PID控制器及其在过热蒸汽温度控制中的应用研究

为了适用大滞后、大惯性复杂过程的高质量控制,对神经网络PID控制器进行了改进,提出了多目标优化算法。该算法具有自适应特点,克服了常规PID超调量大,神经PID响应速度慢的缺点,并容易实现实时控制。应用此算法对电站锅炉过热蒸汽汽温控制进行了仿真,取得了理想的效果。     

电厂过热汽温系统DMC-PID控制仿真研究

应用DMC-PID串级控制策略对过热汽温系统进行了仿真研究。研究了动态矩阵控制(DMC)的预测模型及其性能指标和控制率,给出了过热汽温系统模型及其DMC-PID控制结构。该控制系统既保留了串级控制能够快速消除二次扰动的优点,且由于引入了DMC控制器,增强了系统的鲁棒性。仿真结果表明,这种汽温控制系统具有较好的控制品质。     

高频加热设备温度模糊控制的优化设计及仿真

提出一种模糊控制与PID控制相结合的优化算法,实现了对高频加热设备温度系统的良好控制。将其与常规PID算法的控制效果进行了仿真比较,结果表明模糊PID的优化算法具有更好的控制品质,可满足高频加热设备的温度控制要求。     

新型神经网络在钢球磨煤机制粉系统控制中的应用研究

采用新型对角回归神经网络来辩识系统模型,可对PID控制器参数进行整定,实现多变量解耦控制。应用该方法对火电厂钢球磨煤机出口温度和入口负压控制系统进行设计和仿真研究,仿真结果表明,控制系统无须专门解耦就能达到解耦目的,其控制稳定性高,鲁棒性强,调节响应速度快,动态偏差小,无静态偏差。     

基于模糊神经网络智能PI的过热蒸汽温度控制研究

介绍了在电厂过热蒸汽温度控制中采用模糊神经网络智能PI(FNN-PI)的控制方法。将基于FNN-PI的过热蒸汽温度控制系统与传统的PID过热蒸汽温度控制系统进行了仿真比较,结果表明采用FNN-PI的过热蒸汽温度控制系统的控制特性在超调量、快速性、抗干扰方面均有很大的提高。     

超临界600MW机组过热蒸汽温度的自抗扰控制

研究了自抗扰控制技术(ADRC)在超临界600MW机组过热蒸汽温度控制系统中的应用,提出了二级过热蒸汽温度主调节器采用ADRC,副调节器采用传统的PID调节,构成ADRC-PID过热蒸汽温度控制系统的设计方案。试验结果表明,采用ADRC的过热蒸汽温度控制系统负荷适应性良好,鲁棒性及抗干扰能力较强,跟踪速度快,控制品质显著优于传统PID控制。