基于模糊滑模的不确定混沌系统控制

提出了一种利用直接自适应模糊神经网络控制与模糊滑膜控制相结合来控制一类不确定非线性混沌系统的新方法。应用Takagi-Sugeno模糊逻辑系统设计系统控制律和参数在线调整规则,使控制系统能准确的跟踪给定信号,同时具有较强的抑制系统参数摄动的能力以及抑制随机噪声的能力。仿真实验结果表明,此算法有效地实现了不确定混沌系统的追踪控制,使系统的跟踪误差减小,提高了系统的鲁棒性,应用前景十分广阔。     

多传感器数据融合技术在锅炉热效率计算中应用研究

实现锅炉热效率实时计算对优化锅炉燃烧经济性具有重要意义,其难点在于飞灰含碳量的在线测量,目前广泛采用微波飞灰测碳仪进行在线监测。然而在英际中烟气密度和流速对仪器的测量精度有重要影响,使测量结果产生较大波动。本文设计了对烟气密度和流速的测量方法,并构造了基于多传感器数据融合技术的测量系统,利用BP神经网络对多传感器信息进行有效融合,在一定程度上提高了飞灰含碳量的测量精度。进而通过采集排烟温度、氧量等运行参数,依据反平衡方法给出锅炉效率的在线计算模型。     

小波分析技术在汽轮机故障诊断中的应用研究

本文就小波分析技术在汽轮机故障诊断应用中的故障特征提取问题进行了深入研究，提出了基于小波能量分布的故障特征提取方法，并在转子试验台上进行了验证。实践检验证明，该实现方法能够满足汽轮机振动信号分析的需要，是一种灵活有效的特征提取方法。     

针对多变量耦合时滞系统的无模型控制改进算法

工业生产是国家经济发展的命脉,而在工业生产中过程控制起到非常重要的作用。实际的工业过程控制系统难以避免时滞,再者大部分的工业化生产过程都不只有一个被控量且往往互相耦合,种种原因使得整个控制过程难以建立准确的数学模型,因此一般控制方法难以实现令人满意的控制。无模型自适应控制(model free adaptive control,MFAC)方法无须建立被控对象准确模型,可直接进行控制器的设计,考虑针对被控系统的大时滞特性,将基本MFAC算法中的控制律进行变周期差值分析,增大控制输入差值周期,对原有控制算法进行改进,并对MIMO系统实现直接解耦控制。以循环流化床锅炉燃烧过程模型为例,MATLAB计算机模拟仿真实验表明该改进算法具有良好的控制效果。     

直接型自适应模糊控制器的设计及其在汽温控制中的应用

针对一类具有未知函数增益的不确定非线性系统,基于监督控制方法并利用第二类模糊系统的通用逼近能力,提出了一种带有自适应补偿器的直接型模糊控制器的设计方案.它通过引入自适应补偿器来减小建模误差和参数估计误差对系统性能的影响,从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或上界已知的条件.理论分析表明闭环系统的状态有界,跟踪误差收敛到零,仿真和实际应用结果证明了该方法的有效性.     

利用小波神经网络的单元机组负荷系统的建模

火电单元机组是一个复杂的多变量对象，采用常规方法难以建立它的非线性数学模型。利用一种多输入多输出的连续小波神经网络对单元机组负荷数学模型建模问题进行了研究。理论分析和实际测试结果表明：网络具有良好的辨识精度和泛化能力，小波神经网络可以较好地逼近单元机组负荷数学模型。     

自整定智能PI+D控制器及其应用

根据循环流化床锅炉经常带冲击负荷的给水过程动态特性,提出了一种自整定智能PI＋D控制器。该控制器采用了二级参数整定策略,使控制过程快速,准确,平稳,将该控制器应用于国产大型循环流化床锅炉给水过程控制,获得满意效果。     

国产75t/h循环流化床锅炉智能控制系统

根据循环流化床锅炉的动态特性,提出了适合该种炉型的仿人智能控制系统.仿人智能控制从对人宏观模拟和行为功能模拟的观点出发,通过特征辨识、直觉推理给出了多模态控制策略.将该控制系统应用于国产75 t/h循环流化床锅炉获得满意效果.     

带冲击负荷的锅炉汽包给水过程的智能控制

针对带冲击负荷锅炉汽包给水过程的特点,通过对给水过程动态特性的分析,提出了一种智能PI D控制器,现场运行收到满意效果。图2表1参4     

大型国产循环流化床锅炉燃烧过程智能控制系统应用研究

根据循环流化床锅炉的动态特性,提出了适合该种炉型的仿人智能控制系统,仿人智能控制从思维和行为的功能模拟的观点出发,通过特征辩识,,直觉推理给出了多模态控制策略,将该控制系统应用于国产７５ｔ／ｈ循环流化床锅炉获得满意效果。