聚类融合控制在电厂热工过程控制中的应用研究

电厂热工过程多数属于多容、多变量、大惯性、大滞后和参数缓变的系统,对这一类系统采用常规的控制方法,不能收到令人满意的控制效果.基于多传感器信息融合的聚类控制(简称聚类融合控制)是融合多个传感器的数据信息,并将其聚类成反映过程运行状况的类别,根据每一类别所描述的过程行为特点采取相应的控制策略,从而达到实现有效控制的目的.电厂循环流化床锅炉燃烧过程是一个典型的多容、多变量、大惯性、大滞后和参数缓变的热工过程,本文根据220 t/h循环流化床锅炉燃烧过程的数学模型,设计了相应的聚类融合控制系统,仿真实验及现场运行证实了该系统的有效性.     

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.