1000 MW超超临界机组过热汽温控制设计

为解决过热汽温定值扰动问题,针对外高桥第三发电厂1000MW超超临界机组过热汽温被控对象的大惯性、大延迟等特性,基于Smith预估器原理,设计了一种改进型Smith预估器控制方法。Matlab仿真结果表明,所设计的控制系统在稳定性、快速性等方面优于常规串级PID控制系统,同时对同类超超临界机组过热汽温控制系统设计也具有很好的参考作用。     

基于Smith预估模糊PID的主汽温控制系统

针对生物质电厂主汽温具有非线性、时变性、大滞后、随机干扰量大等特性导致的工况复杂、控制难度大的问题,提出了一种基于Smith预估补偿的模糊PID串级控制方案.主控制器采用模糊推理的方法实现PID参数的在线自整定,利用Smith预估器实现对温控系统的纯滞后补偿.详细阐述温控系统的硬件配置和软件实现,实际运行结果表明该方案有效提高了系统的抗干扰能力和适应参数变化的能力,具有鲁棒性强、动态响应快及稳态精度高的优点.     

改进的Smith串级主汽温控制仿真研究北大核心CSCD

锅炉主汽温直接影响全厂的热效率和设备的安全运行。为了改善主汽温的控制效果,针对主汽温控制系统大惯性、大迟延和时变的特点,在利用现场数据辨识得出主汽温模型的基础上,提出一种基于两级Smith预估补偿的:PID串级控制系统。在主副回路分别加入Smith预估器,同时对主副回路进行补偿。仿真结果表明,该控制方法在正常工况和参数变化的情况下,超调量和调节时间等方面都有所改善,提高了控制系统的鲁棒性和抗干扰能力。     

模糊免疫PID的Smith预估主汽温控制系统

针对火电厂机组主汽温被控对象的大迟延和模型参数不确定性,结合传统Smith预估控制方法和模糊免疫PID控制方法,设计了基于Smith预估的模糊免疫PID控制器.模糊免疫PID控制器可自整定参数,对被控对象参数变化有自适应能力,在纯迟延现象严重的惰性区使用预估器预先估计出过程在基本扰动下的动态特性,使调节器提前动作,从而明显地减少超调量.将设计的控制器应用到主汽温串级控制系统中,并用Matlab对该系统在不同工况下进行仿真,结果表明所设计的控制系统对模型参数变化有较强的适应能力,在稳定性,准确性方面优于常规Smith预估控制系统和串级控制系统.     

火电厂过热汽温的优化控制算法研究

由于火电厂过热蒸汽温度控制具有大延迟、大惯性、非线性、强时变性的特性,传统PID控制算法难以实现良好的控制效果。为了优化火电厂过热汽温控制,提出了一种基于DMC的改进串级PID控制算法。该算法采用DMC改进主控制器输入参数,预测未来输出值,通过预测值与实际值的差值实现输入参数的校正。仿真结果分析表明,该算法与传统PID控制算法相比降低了过热蒸汽温度的超调量,缩短了汽温控制的过渡过程时间,提高了控制系统的抗扰动能力,使控制系统的动态性能和静态性能有了极大改善。     

超临界锅炉过热汽温神经网络内模控制

锅炉过热汽温是燃煤机组运行中的重要参数,过高、过低都会对机组的安全经济运行构成威胁.由于锅炉结构复杂,系统庞大,汽温对象具有变时滞、变参数等特性,喷水减温系统采用的串级PID控制,在大范围变工况下效果往往很不理想,且PID参数整定耗时耗力.为此,该文针对600 MW超临界锅炉过热器的喷水减温系统,研究了过热汽温神经网络(ANN)内模控制方案.基于Matlab建立了汽温系统的ANN正模型和逆模型,并设计出ANN内模实时控制器.仿真表明,与原串级PID控制相比,该方案显著改善了过热汽温的控制品质.     

基于神经网络的过热汽温控制

火电厂过热汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规串级PID控制方法的过热汽温系统难以获得满意的控制效果。本文设计了基于RBF神经网络辨识的可在线调整PID参数的过热汽温控制系统。在仿真实验的基础上,对基于神经网络的过热汽温控制和最优常规PID控制进行了比较和分析。仿真结果表明,基于神经网络控制策略能够充分利用神经元自学习、自适应的能力使系统的控制品质提高。     

Fuzzy自整定PID参数的Smith预估主汽温控制系统

针对火电厂锅炉主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性，设计了模糊(Fuzzy)自整定PID参数的Smith预估主汽温控制系统。运用MATLAB对系统在多种工况下进行了仿真，结果表明所设计的控制系统在稳定性、快速性、准确性、鲁棒性方面明显优于常规的Smith预估控制系统；由于该控制方案有很强的适应能力，所以适用于缺乏精确数学模型且参数变化的大迟延工业过程。     

基于Matlab双容液位系统控制方法研究

本文利用MATLAB/Simulink工具对双容水箱液位控制系统进行了单回路PID控制、串级PID控制、基于Smith预估器的PID控制仿真和对比分析.仿真结果表明:对于控制双容水箱液位系统等大延迟二阶对象系统时,基于Smith预估器的PID控制方法和串级PID控制方法都是比较有效的.     

改进GA的直流锅炉主汽温控制器参数优化研究

针对直流锅炉主汽温控制存在的大惯性、大延迟、时变性等问题,提出了带遗传算法(GA)优化的PID串级控制方法。采用了控制器分级多目标优化的改进方法,并利用遗传算法对串级PID参数进行实时动态优化,以适应主汽温对象的时变特性。针对基本的遗传算法进行改进,从而改善其运算量大且易早熟的缺点,提出了排序选择、自适应交叉和变异概率、压缩搜索空间等多种改进方法。仿真实验表明,所提出的方法能很好地改善系统的控制性能,有效提高控制系统的鲁棒性。     

自校正DMC-PID过热汽温控制系统仿真

为了克服在过热汽温控制中对象参数变化对系统控制带来的困难,提出了自校正DMC-PID控制方法.保留了通常过热汽温控制采用的串级控制结构,能够快速有效地克服干扰.同时通过参数辨识得到非参数模型进行动态矩阵控制(DMC),即自校正DMC,无需从广义对象的阶跃模型的上下界中选取一条标称的阶跃响应曲线去实现DMC控制,实际应用起来更简单.仿真结果表明,控制方法有良好的控制效果,改善了模型失配时的鲁棒性,在过热汽温控制中是十分有效的.     

ARX-Laguerre模型PID预测控制及其在过热汽温控制中的应用

针对火电厂过热汽温控制的特点,提出了一种基于ARX-Laguerre模型的PID预测控制算法(ALMPCPID),该算法使用增量式的ARX-Laguerre模型作为预测模型,将滚动优化的性能指标改为PID控制器的形式,并利用带遗忘因子的最小二乘递归方法对模型参数进行在线辨识。将ALMPCPID算法应用于过热汽温控制系统进行仿真研究,仿真结果表明该方法可有效应对过热汽温系统的特性变化带来的影响,控制效果优于常规预测控制策略,具有很好的应用价值。     

具有对负荷变化前馈补偿的过热汽温系统预测函数控制

提出了具有对负荷变化前馈补偿的过热汽温系统预测函数控制策略，控制算法简单，易于工程实现，具有很高的实际应用价值。仿真结果表明，采用该新型控制策略的系统的动态品质明显优于采用PID串级控制策略的系统，而且系统克服负荷扰动的能力比采用PID串联控制策略和未加对负荷变化前馈补偿的PFC－PID串联控制策略的系统有了明显的提高。     

灰色预测神经网络PID控制研究

由于火电厂过热汽温控制系统的大惯性、大迟延和时变等特性，传统的串级PID控制方法不能适应负荷变化，因而难以取得满意的控制效果。因灰色预测具有少数据、贫信息且运算量小的优点，将灰色预测控制及神经网络相结合，提出了基于灰色预测的神经网络PID控制策略。仿真研究表明，该策略的控制效果优于常规的PID控制，能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质，具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

PID型广义预测控制在过热温控中的应用

在分析PID算法和广义预测控制算法的基础上,将广义预测控制算法的性能指标构造成PID形式,并推导出改进的PID型广义预测控制算法（PIDGPC）。通过在发电厂的过热蒸汽温度串级控制系统中的仿真,在时域内分析PIDGPC算法控制器的参数选择对控制性能的影响,说明PIDGPC算法比基本广义预测控制算法具有更好的控制性能,具有较好的应用前景。     

BP神经网络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。将这种方法应用干主汽温控制，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。     

改进的锅炉蒸汽温度优化控制模型及应用

PID控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单、可靠性高和对模型依赖程度小,被广泛应用于工业过程中.基于PID的锅炉蒸汽串级调节也广泛应用于各种蒸汽发电控制系统中.然而,传统的蒸汽温度串级调节模型存在对工况变化适用差、系统中优化参数难于确定等缺陷.文中提出了一种改进的锅炉主蒸汽调节模型,在模型中引入了蒸汽温度实际值与设定值之差的非线性变换项,同时建立了系统模型参数的最优控制目标函数.该方法成功应用于某钢厂干熄焦控制系统的主蒸汽温度调控中,并取得了良好的控制效果.     

主蒸汽温度预测PID串级控制应用研究

目前火电厂主汽温热工自动控制系统普遍使用的传统PID控制,难以在非线性、惯性、迟延、时变和扰动等特性下达到满意的控制效果.给出了一种PFC-PID串级控制方案,该方案采用双闭环控制,结合了传统PID控制和PFC控制的优点,现实了鲁棒性、精度和快速性等较好的控制效果.分析了该算法的原理和设计过程,MATLAB仿真结果表明,其较传统的控制算法有更好的鲁棒性和抗干扰性.预测PID串级控制算法对火电厂主汽温控制将有十分广阔的应用前景.