生物质锅炉主汽压系统的H_∞混合灵敏度控制

针对生物质锅炉主汽压对象模型的不确定性和燃烧工况变化较大的特点,采用混合灵敏度控制方法设计了H∞鲁棒控制器;选择了合理的加权函数,给出了加权函数的奇异值曲线;利用MATLAB/SIMULINK进行了仿真实验并与常规PID控制结果比较,结果表明,在对象模型参数发生较大变化时,H∞混合灵敏度控制仍具有良好的鲁棒稳定性和动态性能;研制了基于DCS的生物质锅炉主汽压实时监控系统,利用MCGS组态软件设计了上位机界面,并进行了初步试验研究;实验结果表明,H∞混合灵敏度控制的生物质锅炉主汽压系统响应时间约为10 s且基本无超调,具有一定的应用价值。     

基于DMC-PID串级主汽温控制系统的仿真研究

针对火电厂主汽温被控对象的大迟延，大惯性且模型不确定的特点，设计了基于预测-PID串级控制的主汽温控制系统，该系统将串级控制结构与预测控制算法相结合，内回路采用常规比例调节器，外回路采用动态矩阵控制器（DMC），既保持了预测控制的强鲁棒性和跟踪性能，又具有足够的抗干扰性，仿真结果表明，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。     

超临界直流锅炉主汽温控制

分析了超临界直流锅炉主汽温的静态特性和动态特性;对于主汽温的控制,给出了基于"抓住中间点温度,燃水比主调,减温水微调"的基本控制思想;分析了在不同工况下,影响燃水比与主汽温关系的因素,提出了在具体的工程实施中,燃水比与机组负荷、燃烧器摆角或烟气挡板开度之间的模糊规则;分析了中间点温度的选择原则,指出了一种在工程实施中有效的中间点温度;分析了主汽温的控制策略,给出了给煤量控制回路、给水量控制回路和减温水量控制回路.     

锅炉串级汽温控制系统仿真研究

针对火电厂主汽温过程特点,提出了一种串级控制系统的新方法,将预测控制与常规PID控制方案相结合。     

锅炉主汽温和一级汽温的新型控制系统

针对5台锅炉主蒸汽和一级蒸汽温度被控对象滞后大的特点,采用状态变量控制器,重新设计了原来的一、二级汽温控制系统。实际运行表明,采用基于状态变量控制器的一、二级温控制系统,在锅炉升、降负荷及启、停制粉系统的过程中,均使锅炉一、二级汽温严格控制在允许的范围内。     

火电厂锅炉主汽温控制策略的比较研究

锅炉的主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统,常用的汽温控制系统有串级PID控制和基于BP神经网络的PID控制。串级PID控制一般能将主汽温控制在允许的范围内;基于BP神经网络的PID控制将神经网络所具有的自学习能力与PID控制器的鲁棒性相结合,能实现对非线性、大时滞系统模型的控制。对这两种策略在不同负荷下进行了实验仿真,该结果对当前电厂的经济性和安全性有一定参考价值。     

基于自抗扰技术的主汽温控制系统

研究新型实用非线性自抗扰控制技术（ADRC）在电厂主汽温控制系统中的应用。ADRC的主要特点是利用非线性状态观测器（ESO）对系统模型的扩张状态（即系统模型不确定性和未知外扰的总和）进行实时估计,并在控制信号中将其补偿,具有超调小、收敛速度快、精度高、抗干扰能力强、算法简单等特点。应用自抗扰控制器,针对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温被控对象设计自抗扰控制系统并进行仿真研究,结果表明自抗扰控制器的强鲁棒性和抗干扰性使得汽温控制系统在不同负荷下均获得很好的调节品质。     

基于iFIX平台的模糊PID控制在锅炉主汽压力控制中的设计

针对三台煤粉锅炉控制效果差,自动投入率低,尤其是主汽压力(流量)波动较大,不仅经济效益低,而且对下游设备造成严重损害。对三台锅炉进行了技术改造,通过引入基于参数自适应Fuzzy-PID的控制算法,在基于VBA脚本的iFIX上实现这一算法,对锅炉控制进行优化指导,使锅炉自动投入率提高,主汽压力(流量)趋于稳定,锅炉处于较高效率下运行,提高了经济效益。     

汽轮发电机主汽门开度的非线性最优预测控制

基于非线性最优预测控制理论,提出了一种汽轮发电机主汽门开度非线性预测控制器的设计方法.通过单机无穷大系统的建模分析,导出具有闭型解析解的控制律,避免了在线优化带来的大量计算负担,从而满足实时控制的要求.控制器的输入信号均选为发电机组的当地测量量,便于工程实现.仿真结果表明,该控制器能有效地提高电力系统的暂态稳定及改善其动态品质.     

模糊免疫PID控制在主汽温控制系统中的应用

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延和时变等特性,传统的火电厂主汽温控制系统大多采用基于模型的常规PID串级控制方法。本文借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理逻辑可逼近非线性函数的特性,提出将模糊免疫PID控制策略应用到火电厂主汽温控制系统中。仿真研究表明,该方法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,即使发生扰动时也具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

基于单个神经元的自适应控制在主汽温控制系统中的应用研究

论述了基于单个神经元的自适应控制系统的组成人学习算法,并针对火力发电厂中的主汽温对象,设计了由两个基于单个神经元的自适应控制器构成的串级控制系统,并进行了仿真实验,表明了该新型主汽温控制系统的有效性和优越性。     

超临界直流锅炉主汽温的控制

在超临界直流锅炉的运行过程中,主蒸汽温度是一个重要的参数,其控制方法与汽包锅炉不同。通过分析超临界直流锅炉主汽温控制的基本方法,以期对现场主汽温的控制起到理论指导的作用。     

无模型自适应控制在锅炉主汽温控系统中的应用

针对电厂锅炉主汽温度对象大延迟、大惯性、多种扰动以及非线性、时变性的控制难点,提出带有跟踪微分器的无模型自适应控制器串级系统主控制器设计方法,控制器融合衰减因子与滤波抑制测量扰动,自抗扰观测抑制负载扰动。仿真结果表明控制方法具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

非线性模型预测控制的现状与问题

模型预测控制的主要优点是能显式并优化处理控制量和状态量的约束。为此,主要围绕非线性预测控制的算法、稳定性鲁棒性、对偶问题和流动时域估计的最新研究成果进行综述,并阐述了理论与应用方面有待进一步研究的几个主要问题。     

非线性系统鲁棒无模型学习自适应控制

给出了ＭＩＳＯ非线性系统的无模型学习自适应控制方案，它具有极其简单的递推形式，可以处理传统ＰＩＤ控制器不能处理的ＭＩＳＯ非线性系统、时变系统等。并且讨论了控制系统的收敛性；稳定笥及鲁棒性。仿真结果说明这种理论的优越性。     

非线性模型预测控制的理论及应用综述

对非线性模型预测控制进行了综述.从理论研究和实际应用方面,总结和归纳了非线性预测控制的进展情况,根据不同的预测模型由最初的线性化模型、机理模型和典型的实验模型到目前成为研究热点的智能模型,讨论了几种典型的非线性模型预测控制方案,并就算法、稳定性、输出反馈和实际应用等方面指出了有待于解决的问题和将来非线性预测控制的发展方向,特别指出了智能非线性预测控制等融合技术是将来研究NMPC的一个重要的发展趋势.     

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。     

一类非线性系统时变滑模变结构控制

针对参数不确定性非线系统,分析了在未知扰动下的输出调节问题,提出了基于李亚普诺夫稳定性理论意义下的时变滑模变结构控制律,该控制律能保证系统误差的快速收敛性及对外部扰动和参数不确定性的不敏感性,最后给出的仿真实例实证实了理论分析结果的正确性。     

一类非线性不确定系统的神经网络控制

针对一类非线性不确定系统,提出了一种自适 应神经网络控制方案．被控系统是部分已知的,其中系统已知的动态特性被用来设计保证标 称模型稳定的反馈控制器,而基于神经网络的动态补偿器则用于补偿系统的非线性不确定性 ,从而可以保证系统输出跟踪误差渐近收敛于0．