基于RBF神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将RBF神经网络和常规PID控制器结合,提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。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,并能够克服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：所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。     

基于RBF神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将RBF神经网络和常规PID控制器结合,提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案.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,并能够克服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:所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统.     

基于RBF神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将RBF神经网络和常规PID控制器结合，提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。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，并能够克服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：所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。     

基于BP神经网络整定的PID控制器在汽温控制中的应用

通过将BP神经网络和常规PID控制器结合,提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。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,并能够克服对象在运行中参数变化的影响,获得良好的控制品质。仿真试验表明该系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。     

基于串级PID的过热汽温多模型切换控制

提出了一种易于工程实现的过热汽温先进控制策略。在常规串级PID控制的基础上,设计了多模型切换控制方案,有效避免了单一控制模式不能适应系统工况变化的问题,另外,主调PID控制器的参数通过内模原理整定,较好地保留了内模控制器的特点,能够有效克服过热汽温对象的大迟延特性。所设计的控制系统已经成功应用于某电厂300MW机组,从投运效果看,当机组负荷大范围变化时,过热汽温仍能维持在正常范围内,保证了机组的安全经济运行。     

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。     

基于ANFIS的过热汽温控制系统研究

提出一种新型的过热汽温控制方案,主控制器基于自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)进行设计。利用MATLAB的专用工具箱,对所设计的控制系统进行了大量的仿真实验,并与传统的PID控制方法相比较。结果表明,本系统的控制性能明显优于传统的PID控制。     

基于神经网络在线学习的过热汽温自适应控制系统

将反馈误差学习控制与径向基函数神经网络相结合，提出了一种基于神经网络在线学习的自适应控制方法，神经网络控制器利用常规控制器的输出增量作为误差信号进行在线学习，实现对常规PID控制器的补偿，使控制系统能够适应对象的非线性和时变特性。将该方法应用于电厂过热汽温控制系统进行仿真研究，结果表明该方法能较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的提高。     

一种Fuzzy-PID复合控制器在过热汽温控制中的仿真研究

在电厂中，必须严格控制过热器出口蒸汽温度，蒸汽温度过高或过低，都将给安全生产带来不利影响。针对过热汽温被控对象的特点，充分利用模糊控制的动态特性好和PID调节能消除静态偏差的特性，设计了一种带自调整因子的模糊控制器，研究了Fuzzy-PID复合串级控制在电厂过热汽温控制系统中的应用。仿真结果表明，Fuzzy-PID复合串级控制系统具有更好的抗干扰能力和适应性。     

免疫内模控制及其在过热汽温系统的应用

针对火电厂过热汽温系统采用传统PID控制效果较差的问题,设计免疫内模控制器,采用免疫反馈控制与内模控制相结合,有效缓解了内模固定滤波器时间常数的鲁棒性和快速性之间的矛盾,对参数变化有很好的自适应能力.将设计的控制器应用到过热汽温系统中,通过免疫内模控制器与内模控制器在给定阶跃响应、加入扰动阶跃信号、延时增加/减少5%、惯性时间常数增加/减少5%、比例增益增加/减少5%等情况下的仿真,结果表明,所设计的免疫内模控制器性能优于内模控制器.     

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。     

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。     

超超临界机组过热汽温控制系统建模与仿真

根据600MW超超临界机组的SAMA图,以工程分析的方法研究超超临界机组过热汽温控制系统的组成和控制方式.并按实际超超临界机组过热器环节细化之前所建模型的过热器段,同时根据过热汽温控制系统SAMA图设计控制器,分析其内部函数关系,根据其输入输出特性,研究控制系统中各函数块的选取问题,并给出各函数块的具体形式.仿真试验验证了本文在过热汽温控制系统中所采用的求取函数块的方法具有较好的通用性,可适用于超超临界机组其它工况条件下以及其它控制系统中函数块的选取问题.     

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。     

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。     

基于自抗扰控制的火电厂主汽温控制系统及其参数整定

自抗扰控制器（ADRC）是通过改进经典比例积分微分（PID）控制的缺陷而形成的新型控制器,性能优良并且算法简单。针对火电厂过热汽温控制系统的大滞后、大惯性以及动态特性随工况变化的不确定性等特点,为了提高控制系统的动态性能和鲁棒性,文中给出了主汽温的自抗扰控制方案,该控制方案不需要精确模型参数而实现干扰补偿。在电厂热工过程控制实时仿真平台STAR-90上,使用集散控制系统自身控制模块实现了自抗扰控制系统的构建,这对于工程实际应用具有重要意义。以某超临界600 MW直流锅炉发电机组仿真机的主汽温为对象,进行ADRC控制下的变工况、10%扰动和快速减负荷（RB）实时仿真试验。结果表明,用ADRC技术建立的过热汽温控制系统与PID控制系统相比,该系统对被控对象特性的不确定性和外部扰动具有较强的适应性和鲁棒性,具有优良的控制性能。