模糊自适应导前微分方式的过热汽温控制系统

针对某机组锅炉主汽温被控对象动态特性迟延有惯性大、时变非线性强的特点，采用了模糊自适应导前微分双回路控制方案。实验表明，采有这种方法建立的主汽温控制系统比常规控制方案具有更好的控制品质和更强的抗干扰能力，提高了系统的鲁棒性，而且计算工作量汴，实时性能满足生产现场的要求。     

锅炉过热汽温的预测智能控制

针对锅炉大迟延,大惯性特性,提出一种新型控制方法。该方法首先由预测器预测出未来过程输出,然后根据偏差状况及预测输出变化趋势通过模仿人的控制思维方式来选择相应控制强度,在过热汽温控制系统应用仿真结果表明：其控制品质地常规控制规律,并具有较强鲁棒性。     

基于自适应神经元网络的过热汽温智能控制

过热汽温调节过程是一个非线性时变过程，目前广泛使用的ＰＩＤ控制虽然有结构简单，鲁棒性强的优点，但也存在自适应性能差的缺点。该结构可以实现参数的自整定，具有较强的自学习能力。最后通过仿真验证了该智能控制的有效性。     

PID补偿神经网络逆控制在超临界机组过热汽温控制中的应用

考虑超临界锅炉过热汽温系统的非线性、大惯性、大时延等特性,建立了过热汽温喷水减温系统的非线性动态神经网络逆模型,运用机组的历史运行数据对模型进行训练与校验。以训练好的模型为基础,构建了具有PID补偿环节的神经网络逆控制器,在MATLAB平台编制了实时控制程序。借助600 MW超临界机组全仿真系统,对过热汽温进行设定值扰动、大范围变工况扰动等仿真试验。结果表明:具有PID补偿的神经网络逆控制方案可有效降低动态变负荷过程中过热汽温的控制偏差,缩短汽温控制的稳定时间,与机组原控制方案相比具有更好的控制效果。     

改进的自适应模型算法控制在过热汽温控制中的应用

针对锅炉过热汽温对象具有大惯性、大迟延、时变性等特点,提出一种基于最小均方算法的自适应模型算法控制-比例串级预测控制系统.通过最小均方自适应滤波器在线实时辨识被控对象的预测模型参数,再结合改进的自适应模型算法控制在线修正控制器参数.仿真结果表明:该控制策略实施简单、超调小,控制效果明显优于PID-P串级控制;且在降负荷实验中能有效适应对象参数时变,保证调节性能较好.     

无模型自适应预测控制在过热汽温控制中的应用

采用伪梯度向量(pseudo-partial-derivative,PPD)的概念,对被控系统进行动态线性化处理得到预测模型,提出了一种改进的无模型自适应预测控制算法(model free adap-tive predictive control,MFAPC)。将这种新方法应用到火电厂中具有大惯性、模型不确定性等特性的过热汽温串级控制系统中,主回路采用MFAPC算法,副回路采用常规PID控制,仿真结果证明了该串级控制策略的有效性。     

火电机组锅炉过热汽温的约束模型预测控制研究

提出了一种具有输入硬约束的模型预测控制算法,该算法无需在线迭代求解或矩阵在线求逆,具有算法简单,在线计算量小的优点,将其应用于火电机组锅炉过热汽温控制进行仿真研究,结果表明该算法是有效的。     

调峰机组的过热汽温控制

对引进３５０ＭＷ机组的过热温控制系统进行了改进，地实际运行中存在的问题提出了解决办法，使机组在１７５ＭＷ至３５０ＭＷ运行时，过热汽温自动控制在５３０－５４５℃之间。     

模糊PID控制在电厂过热气温控制系统中的应用

针对发电厂的过热汽温控制系统中锅炉过热器出口温度的非线性、时变性、滞后性等特点,文中提出了一种模糊PID控制在过热汽温控制系统中的应用。该控制系统能够很好地克服非线性和时变性,使过热汽温控制系统具有较强的鲁棒性,从而提高了控制系统的控制品质,提高了过热器的生产效率。     

灰色预测自适应内模控制在电厂过热汽温控制中的应用

针对电厂过热汽温的大惯性、大滞后和参数时变等特性,提出了基于灰色预测的自适应内模控制方法.使用Adaline神经网络实时辨识对象的增益和时滞,克服参数时变影响.在误差反馈通道上增加灰色预测模块,根据辨识出的对象时滞的大小,动态确定误差反馈灰色预测的长度;通过超前调节,可以有效克服模型失配和外扰的影响.     

基于免疫进化算法的过热汽温自整定PID控制研究

根据生物免疫系统特性 ,提出了一种基于免疫进化算法的PID控制器参数自整定方法。免疫进化算法引入记忆细胞和抗体浓度调节机制 ,具有种群多样性 ,能保证快速稳定地收敛到全局最优点。通过对过热汽温控制系统的仿真 ,表明该算法是有效的。     

复合控制在过热汽温控制中应用的仿真研究

随着对热工过程控制系统的要求不断提高,常规的PID控制器难以适应不同工况下被控对象动态特性的改变。提出基于串级和增益自适应Smith预估控制的复合控制系统,通过在线的模型辨识提高系统适应工况变化的能力。在过热汽温控制中应用的仿真结果表明:复合控制对模型的不确定性和外扰均具有较强的适应能力。对于过热汽温这种存在大时滞、时变性、大干扰、不确定性和非线性的复杂热工对象,其控制品质远优于常规的PID控制,在热工过程控制中有良好的应用前景。     

单元机组过热汽温控制系统的负荷适应性

为了增强过热汽温控制系统的负荷适应能力,以一个600MW机组的过热汽温系统为研究对象,设计了由4组局部控制器组成的负荷调度控制系统,并以主蒸汽流量作为系统的调度变量。每一组局部控制器对应一种典型工况,采用串级内模原理进行设计和整定,其中,高阶的外回路控制器通过Taylor级数展开的方法简化为实际PID形式。控制系统各局部控制器之间的跟踪与无扰切换通过Hanus方法实现。系统保留了传统串级控制系统克服内回路扰动、提高系统工作频率的优点。在不同负荷下的仿真试验以及大范围变工况试验均表明,该系统具有良好的负荷适应能力。图5表3参3     

电厂过热蒸汽温度的有约束预测控制

针对目前常用串级PID系统在电厂过热蒸汽温度控制过程中存在的问题,提出采用带约束预测的控制算法予以解决.采用这种有约束预测控制后,可抬高控制设定值,从而提高机组运行效率,提高经济效益.采用现场试验数据,通过面积法辨识过程模型并利用Matlab设计预测控制器,进行了控制过热蒸汽温度模型的仿真试验,结果表明:有约束预测控制可改善系统的动态特性和抗干扰能力,并使过热蒸汽温度控制品质得到有效提升.