基于PID的DMC算法性能分析及其在过热蒸汽温度控制中的仿真

在分析PID算法和动态矩阵控制(DMC)算法的基础上,对基于PID性能指标改进的DMC算法--PIDDMC算法进行了推导.在时域内分析了PIDDMC控制器的参数选择对控制性能的影响,并给出参数选取范围.通过在发电厂的过热蒸汽温度串级控制系统中的仿真和与基本的DMC控制算法对比,结果表明PIDDMC算法具有更好的控制性能.     

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。     

多模型DMC算法的模块化设计与应用研究

多模型DMC算法应用到热工优化控制平台中具有很大的现实意义。在对热工优化控制平台和多模型DMC算法介绍的基础上完成多模型DMC算法的模块化过程,即将多模型DMC算法封装成高级算法模块。模块化过程的关键技术包括采样文件管理、采样状态刷新、上下位数据交互以及中间点进入数据库的实现。最后,选取一个非线性热工对象,在优化控制平台中调试发现多模型DMC算法模块相对于PID模块取得更好的控制效果。     

基于改进DMC算法的烟气脱硝控制仿真

动态矩阵控制(DMC)算法的计算时间较长,无法满足热工控制的实时性和性能要求。为此,本文提出一种多种采样周期的改进DMC算法,在模型预测和反馈校正环节采用较小采样周期,在滚动优化环节采用较长采样周期,使预测时域和控制时域减小,降低优化矩阵维数,从而使计算时间大幅减少。将改进的DMC算法用于某选择性催化还原(SCR)脱硝控制系统,采用MATLAB软件对模型匹配、控制量有约束和模型失配3种情况进行仿真研究。仿真结果表明,改进的DMC算法具有良好的响应特性,可以快速克服扰动影响,在模型失配时鲁棒性较好,适用于电厂热工对象的先进控制。     

运动目标地面仿真系统Visual C++6.O的实现

以Visual C 6.0为开发工具,实现了以松下MINAS伺服电机作为执行机构,以数字控制器DMC303A为控制核心的运动目标地面仿真系统的上位机控制,对硬件控制部分给出详细的设计方法.     

基于DMC-PID串级控制的超临界机组给水系统研究

在超临界参数下,针对机组给水控制系统具有复杂多变、大惯性、大迟延等特点,提出了一种基于动态矩阵控制(Dynamic Matrix Control,DMC)和PID串级控制相结合的控制策略。首先对超临界机组给水控制系统被控对象的动态特性以及建立简化数学模型等进行了分析。其次根据动态矩阵控制原理建立了系统的DMC模型,从而设计了DMC-PID串级控制器。再运用蚁群算法(Ant Colong Optimization,ACO)对350 MW超临界机组的现场运行数据进行辨识,并优化DMC控制器参数。最后与传统PID控制进行了MATLAB仿真对比实验。结果表明DMCPID串级控制具有更好的稳定性和较快的调节速度,鲁棒性较好,抗干扰能力强。     

运动目标地面仿真系统Visual C＋＋6．0的实现

以Visual C 6．0为开发工具，实现了以松下MINAS伺服电机作为执行机构，以数字控制器DMC303A为控制核心的运动目标地面仿真系统的上位机控制，对硬件控制部分给出详细的设计方法。     

实验反应堆功率调节系统的设计

针对实验反应堆具有运行模式多、动态参数变化大、热工反馈弱、响应周期短等特点，分析了功率调节系统采用PID控制器的可行性，采取了一种根据系统模型理论设计PID控制器的解析化方法，并在控制器形式上采用了比例积分（PI）的形式。仿真结果证明设计的功率调节系统控制器具有良好的控制效果。     

一类不确定参数混沌系统的鲁棒跟踪控制

提出了一种新型的鲁棒跟踪控制方法实现对一类不确定混沌系统的跟踪控制.基于李亚普诺夫稳定性理论,设计了一种能根据不同的应用环境方便地进行调整的鲁棒跟踪控制器.只要参数的不确定性是有界的,这种控制器就可以使混沌系统的状态向量跟踪期望轨迹.对R(o)ssler和Lorenz混沌系统的仿真结果验证了这种控制器是有效的.     

用于电动助力转向系统的低压异步电动机控制方法研究

介绍了用于电动助力系统(EPS)系统的低压异步电动机驱动系统原理和控制方法;采用数字信号控制器DSP56F8346为主控芯片,介绍了系统的硬件结构与软件编程流程.实验结果证明了该控制系统的可行性.控制方法有一定工程应用价值.     

灰色误差校正多变量动态矩阵控制

针对多变量系统耦合严重和特性时变的特点,提出了一种灰色误差校正多变量动态矩阵控制方法。该方法将原系统分解为多个多输入单输出子系统,根据动态矩阵控制设计了多个子系统的控制器,对多个控制器方程联立求解得到预测控制增量序列。以灰色多步误差预测校正替代原有算法的当前一步误差校正,用来克服对象时变所造成的模型失配的影响,并给出了灰色多步误差预测方法的稳定性分析。对300MW机组负荷系统的仿真表明,该方法减小了负荷和主汽压间的耦合;当对象特性变化时,能够实现超前调节,缩短调节时间。     

基于动态解耦的模糊多模型协调控制系统应用研究

大型火电单元机组的协调控制对象是一个多变量、强耦合的控制对象,针对此对象设计合适的解耦控制器是急需解决的问题。由于非线性系统可以用多个线性模型来逼近,多模型方法被认为是处理非线性系统常用的方法和技术。该文以330MW单元机组为仿真模型,针对协调控制系统的非线性和耦合等特性,首先建立协调控制系统的非线性模型,然后对此模型在3个工况点下进行线性化,设计与之对应的多变量动态解耦控制器,进而用T-S模糊模型合成出模糊多模型全局控制系统。仿真研究结果证明了这种新型协调控制系统的有效性。     

基于DMC300A的全数字伺服系统的设计

论述了以数字控制器DMC300A为核心的数字式交流伺服系统的硬件和软件设计,对设计过程中所涉及到的重要参数给出了设定方法。该套系统具有较高的稳定性和控制精度。     

基于最小二乘支持向量机的多变量逆系统控制方法及应用

为提高多变量、非线性和强耦合系统的动态特性和解耦能力,解决逆模型辨识问题,讨论了基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)的多变量逆系统解耦控制方法。通过分析LS-SVM的函数拟合特性,离线建立被控对象的非线性逆模型,将得到的逆模型直接串接在原对象之前,原系统被解耦成多个独立的单变量伪线性子系统。为克服直接逆模型的建模误差,提高系统鲁棒稳定性,提出了复合控制方法,其中直接逆模型作为前馈控制器,而用PID控制器作为反馈控制器。文中还分析了球磨机控制系统的特点,并进行了仿真控制研究,仿真结果表明该复合控制方法不依赖于系统的精确数学模型,且解耦能力强、鲁棒稳定性好、跟踪精度高。     

变论域自适应模糊滑模多变量控制算法及其在单元机组协调控制中的应用

为有效地处理多变量复杂系统，提出了一种新型多变量模糊控制器的设计方法。通过分析滑模控制机理，综合变论域模糊自适应控制的思想，提炼出简化通用的规则库，规则数只是输入变量的线性函数，可在线调节输入变量论域和规则后件隶属度函数，使所构成的控制系统具有很强的鲁棒性、较好的自适应能力和较高的控制精度。最后用于对300MW单元机组协调控制系统进行了仿真实验，结果表明即使在机组工况点发生大的变化或受到较大干扰时，被控系统仍具有快速的负荷适应性、良好抗扰动能力和很强的鲁棒性。     

多变量智能协调控制系统设计应用

针对火电机组被控对象非线性、迟滞、燃料大惯性并存的特性,建立了330 MW单元机组协调控制系统非线性模型,并对此模型在额定工况点下进行线性化,以此线性化模型为基础,在机组原有的协调控制系统中增加多变量解耦控制器,进而设计出与之对应的多变量协调控制系统,并通过工程试验与机组原有的协调控制效果相比较,实际结果证明了多变量智...     

多变量混合预测算法在单元机组协调控制中的应用

提出了一种新颖的具有预测误差校正的多变量广义预测控制 (GPC)与动态矩阵控制 (DMC)混合集中优化控制算法。该算法直接对被控对象的整体模型性能指标进行优化 ,可获得最全面的反映过程未来变化趋势的动态信息量 ,以实现整个系统的最优控制。同时考虑了所有输入输出之间的交互影响 ,合理考虑各控制输入输出量在算法中的地位 ,避免常规多变量控制系统设计中因解耦而造成的不可实现性和解耦网络对系统模型的过分依赖性 ,且易于实施 ,对模型的变化有较强的鲁棒性。通过对 30 0MW单元机组协调控制系统进行仿真 ,结果表明 ,该算法具有控制性能好、鲁棒性强等优点     

单元机组负荷控制系统的在线自整定

本文研究具有ＰＩＤ结构反馈控制器的多变量控制系统的参数自整定，提出了具有校正因于的多变量ＰＩＤ控制算法。并用专家控制的概念实现了校正因子的自动调整。文中对控制器参数与系统闭环稳定性的相互关第进行了深入分析。该方法用于炎电单元机组负荷控制系统的仿真研究，结果表明系统具有好的鲁棒性和完整性。     

一种新型的多变量模糊控制方法

针对多变量非线性系统,提出了一种新型的可在线连续实现的多变量模糊控制方法,在基于组合变量的模糊控制的基础上,给出的模糊逻辑,在线连续实现模糊控制,有效地改善了系统的动态特性,并以二级倒立摆系统为实际背景,利用所提出的方法进行了倒立摆系统各种运动模态的研究。实验结果证明了该方法的有效性。