一类自适应模糊控制方法研究及在锅炉汽温控制中的应用

尽管模糊控制技术适合于控制具有非线性和不确定性的对象，但常规的模糊控制系统缺乏自适应能力，限制了模糊控制技术的广泛应用。该文针对PD型模糊控制器，首先研究了模糊控制器相关参数与控制系统品质之间的关系，在此基础上，进一步提出了该类模糊控制器的参数校正方法，从而使所提出的模糊控制系统具有一定的自适应能力。论文最后将文中的自适应模糊控制方法应用到锅炉过热蒸汽温度控制中，取得了良好的控制效果。     

变论域模糊自整定PID控制在主汽温系统中的应用研究

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性，采用常规PID串级控制方法难以获得满意的控制效果。通过引入变论域模糊控制原理来整定PID参数，从而实现了变论域模糊自整定PID控制。它充分综合了变论域模糊控制、PID控制的优点。通过对锅炉过热蒸汽温度控制系统的仿真研究表明，变论域模糊自整定PID串级控制的控制效果优于常规的PID串级控制，能适应对象参数的变化，具有较强的鲁棒性和自适应能力，控制品质好。     

基于Laguerre模型的过热汽温自适应预测PI控制系统

针对火电厂锅炉过热汽温控制的特点,设计1种基于Laguerre模型的自适应预测PI控制器。该预测控制器采用对时延具有良好逼近能力的正交Laguerre函数模型作为预测模型,利用带遗忘因子的最小二乘法在线辨识Laguerre预测模型的系数,以提高系统适应工况变化的能力;滚动优化指标采用比例积分型结构,以提高系统的快速性和鲁棒性。通过对具有严重参数不确定性、扰动以及大迟滞的电厂过热汽温被控对象进行仿真研究,结果表明该方法能够很好地适应对象特性的变化,且控制系统的性能比常规串级控制系统有较大提高。     

循环流化床锅炉床层温度模糊控制的改进

根据循环流化床锅炉床层温度被控对象的动态特性,提出了１种具有控制器参数在线自校正和蒸汽负荷自适应功能的带设定值连续型前馈补偿的模糊控制器。仿真结果证明该控制器具有算法简单、鲁棒性强、控制品质好等优点。     

一种参数自适应模糊 PI 控制器在超临界磨煤机出口温度控制系统的应用研究

针对磨煤机出口温度难于控制的缺点,提出一种参数自适应模糊比例-积分（proportional-integral,PI）控制策略,该控制策略利用控制过程中的实时趋势结合模糊控制规则库,可以对自适应模糊 PI 控制器输出部分的比例因子进行在线调整。当入口温度发生变化时,动态地控制冷风门挡板的开度,使系统输出与给定温度相等,改善了磨煤机出口温度控制系统的动态特性。通过超临界机组投运试验数据及相关变化曲线,证明此优化控制策略具有抗干扰能力强、适应变工况能力强以及跟随能力强的优点,比常规控制策略具有较强的适应性和鲁棒性。     

异步电机模糊免疫PID矢量控制系统

由于在转子磁场定向矢量控制中,转速PI控制器抗干扰能力较差,提出了采用模糊免疫PID控制器取代转速PI控制器,对提高异步电机控制系统的性能起到改善作用.模糊免疫PID控制将生物免疫机理、模糊控制理论及PID控制理论相结合,提高了系统的自适应能力,实现了控制器参数的优化及在线自整定.构建了基于模糊免疫PID控制器和空间矢量脉宽调制的异步电机矢量控制系统.仿真结果表明,该系统既具有良好的动、静态特性,也具有自适应和鲁棒性强的特点.     

PID型自适应模糊控制在锅炉主蒸汽温度控制中的仿真研究

通过对PID型模糊控制器、主蒸汽温度的大惯性和大滞后性以及难以建立精确的数学模型特性的研究,提出了一种自适应模糊控制方法,其通过在线调节可调因子,不断优化控制过程,使模糊控制系统具有较强的自适应能力.以主蒸汽温度控制系统为例,对PID型自适应模糊控制方法进行了仿真,并与模糊PID控制进行了对比.结果表明,该方法显著提高了控制系统的动态特性、稳态精度及鲁棒性.     

过热汽温的稳定自适应预测函数控制

针对火电厂锅炉过热蒸汽温度的动特性设计了一种基于Laguerre模型的稳定自适应预测函数控制器。通过对闭环系统状态方程的稳定性分析，依据Lyapunov稳定性定理得到了控制系统稳定的必要条件。对于不同负荷情况下模型发生跳变所引起的不稳定，该文提出一种衰减因子补偿校正方法，并使用混沌算法在线寻优调节衰减因子，提高了控制品质。仿真研究中根据多模型切换性能指标函数来判断模型跳变，当负荷变化时，在线辨识模型参数，得到较好的控制结果，证明该算法的有效性。     

模糊控制在永磁同步电机调速系统中的应用

传统PI控制器基于线性系统设计且参数固定,不能满足高性能控制的要求。而模糊控制不依赖于控制对象的数学模型,能够根据模糊信息实行精确控制。为了结合PI控制和模糊控制的优点,设计了一种模糊自适应PI控制器,并应用到永磁同步电机矢量控制调速系统中。该控制器能根据外部和内部参数的变化自动调节PI控制器的参数。仿真结果验证了,采用模糊自适应PI控制器的永磁同步电机矢量控制调速系统具有更好的动态和鲁棒性能。     

二模态过热蒸汽温度控制策略在DCS中的应用研究

大型火电机组过热蒸汽温度作为被控对象具有滞后性、非线性、时变性,采用常规PID串级控制难以达到较好的控制效果.综合模糊及PI控制器的优点,提出了一种二模态控制策略,并将其应用于某超临界600 MW机组过热蒸汽温度的控制,在DCS上进行了控制策略的设计组态和调试.基于虚拟处理单元(VDPU)的仿真表明,该算法可以有效地适应被控对象在运行中参数变化的影响,控制品质良好.     

智能PID控制器及其在锅炉过热汽温自适应控制中的仿真研究

提出了一种新型智能PID控制器，并在电厂主汽温串级控制系统中进行仿真研究。智能PID控制器由模糊PD控制器和自调节积分环节并联组成，其特点是：模糊控制器的规则库由自适应神经元在线调节，积分器的增益由模糊推理机在线整定。因而该控制系统是无模型控制系统，无须被控对象的精确数学模型，系统可以实现参数的自整定，具有很强的自学习能力。对某超临界600MW直流锅炉主汽温控制的仿真结果表明，这种控制器可以实现多个工况点的控制，具有很强的自适应能力，并且在大范围的负荷变化和时变控制系统中仍具有稳定的控制效果、较强的鲁棒性和较好的抗扰动性能。     

模糊RBF自整定PID控制器在过热汽温控制中应用

过热汽温控制是电厂锅炉控制系统的一个重要环节。针对电厂过热汽温对象具有较大的惯性、时滞、非线性和动态特性随运行工况变化的特点,提出一种模糊径向基函数(RBF)神经网络的自整定PID控制器应用于过热汽温控制中,它结合了传统PID及神经网络和模糊控制的优点,可在线调整得到一组最优的PID控制参数。介绍了所提控制器在超临界机组过热汽温控制中的应用。对负荷为100%、88%、62%、44%的仿真结果表明,所提控制器能获得满意结果,优于PID控制器。     

基于特性预估补偿的模糊PID汽温控制系统

针对大型火力发电机组汽温被控对象动态特性迟延及时变、非线性强的特点,在常规控制方案的基础上,采用对象特性在线预估补偿策略,并根据机组负荷和汽温偏差模糊在线调整PID控制器参数。经300MW及以上容量机组现场试验及运行表明,该方案的控制效果优良,在常见干扰作用下,汽温动态、静态性能达到并超过了工艺流程所要求的各项指标。该系统可在不同类型的DCS上实现,具有较好的推广应用前景。     

过热汽温智能控制系统研究

经过分析某超临界600MW直流锅炉高温过热器动态特性,过热器动态特性随机组的运行工况变化而变化,可以认为用蒸汽流量就能近似表示运行工况。在此基础上,提出了串级过热汽温智能控制系统。该智能控制系统中的副调节器仍然采用比例调节器;设计该主调节器时,把整个副回路和主对象看成广义被控对象,主调节器是一个自整定PID控制器,需要用到被控对象的Jacobian信息。随后构造了一个径向基函数(RBF)神经网络对被控对象进行辨识,从而求出了被控对象的Jacobian信息。最后将文中提出的智能控制系统用到了某超临界600MW直流锅炉的过热汽温控制中,仿真结果表明,用这种方法建立的过热汽温控制系统在机组运行工况发生变化时,具有较好的控制品质和较强的自适应能力。     

基于Simulink的HVDC PI控制器参数优化方法

为了提高高压直流输电系统的抗干扰能力,提出了基于Simulink的HVDC系统PI控制器参数离线和在线的优化方法。离线优化法是利用Simulink内置Signal Constraint模块确定出满足条件的PI控制器参数;在线优化法是采用非线性PI和自适应模糊控制相结合的方式对PI控制器参数进行优化。以整流侧定电流控制为例,首先利用模糊控制能够在线优化控制器参数的特点,缩小了PI参数的优化范围;然后利用fal函数进一步修正了其优化精度。仿真结果表明,离线优化法具有简单实用的优点,在线优化法能够提高系统的优化精度,使系统具有良好的控制性能。     

过热汽温增益自适应Smith预估控制

过热蒸汽温度是机组运行过程中需要监控的重要参数,为解决实际中的过热汽温普遍存在着滞后、非线性等问题,利用实际工程中过热蒸汽系统阶跃响应特性的数据,采用最小二乘法建立了控制对像的数学模型,在串级双回路控制的基础上引入了增益自适应SMITH预估控制。实际投运时过热汽温稳态偏差不超过2℃,负荷波动30%BMCR时动态偏差不超过4℃,结果表明,采用该控制策略具有较强的可实现性和较好的控制品质。     

过热汽温模糊神经网络预测控制器的设计

针对锅炉过热汽温的特点，设计前馈—反馈串级复合型控制系统。主控制器采用基于神经网络预测模型的模糊神经控制，即该控制器首先是将神经网络与预测控制相结合，采用改进的递阶遗传算法对神经网络的权值和结构同时进行训练，实现了非线性、大时滞系统模型的精确预测；然后将模糊控制与神经网络相结合，实现模糊神经预测控制。副控制器采用二自由度PID控制器。仿真结果表明，该控制显著提高锅炉过热汽温这一非线性、大时滞系统的控制品质，且易于工程实现。     

The research of superheated steam temperature control based on generalized predictive control algorithm and adaptive forgetting factor

The superheated steam temperature system of the thermal power plant has the characteristics of large inertia, nonlinearity, and strong time variation, which make it difficult to be controlled. To address these problems, this paper proposes a generalized predictive control algorithm with an adaptive forgetting factor. First, based on a fuzzy algorithm and a recursive least squares algorithm, the controlled object's model can be quickly and accurately obtained with the adaptive forgetting factor in real time. It overcomes the nonlinear and time-varying problems of the controlled object in the control progress. Meanwhile, it also solves the problem of data saturation and the weight assignment of the “new and old” data during online identification. Second, an adaptive generalized predictive controller algorithm has been developed with the controlled object. It solves the large inertia problem of the controlled object. Finally, through establishing simulation model of the superheated steam temperature system and simulating, the results show that the proposed method has better control performance, antidisturbance ability, adaptability, and robustness. Moreover, it has a certain reference significance for the design of a practical control system.     

基于模糊自适应内模控制的主蒸汽温度控制系统研究

采用一阶时滞模型作为主蒸汽温度广义被控对象模型,设计基于模糊自适应内模控制的主蒸汽温度控制系统。在不同典型工况辨识得到不同对象模型参数,根据模型参数和模糊自适应规则自动整定控制器参数。对所设计的控制系统进行仿真和实际应用。结果表明,在外部扰动或模型不能准确匹配及不同工况运行时,此控制策略较传统串级PID控制和Smith预估控制具有更好的控制品质。