复杂高阶对象的预测PID控制

针对复杂高阶对象提出了一种基于数值最优模型降阶方法,并基于这种降阶模型设计了预测PID控制器,将此控制器应用于原始模型能够得到很好地控制效果。数值最优模型降阶算法使高阶对象能近似为一阶加时滞对象或二阶加时滞对象,通过模型阶跃响应和Bode图对比,降阶模型曲线很好地逼近原始模型曲线。预测PID对大时滞对象有着很好地控制效果,模型降阶使得预测PID很好地控制复杂高阶对象,且其结构简单,可调参数少的特点。     

基于模型降阶的最优分数阶PID控制器设计

由于一些受控对象较为复杂或者模型系统阶次较高,使得控制器的设计变得非常困难,这会造成控制系统的鲁棒性和动态特性下降;文章在H₂范数模型降阶的基础上提出一种新的降阶模型结构,它可以使降阶后的模型扩展到分数阶并且更加精确地逼近各种高阶系统,并以降阶后模型的幅频、相频和对象增益变化的鲁棒特性为约束条件进行最优分数阶PID控制器的设计;仿真实验证明,与原有闭环控制系统相比,基于模型降阶的最优分数阶PID控制器控制下的闭环系统具有更好的动态性能,并且鲁棒性较强。     

仿人智能协调控制在循环流化床锅炉燃烧控制系统中的应用

针对循环流化床锅炉燃烧系统中主蒸汽压力和床体温度的强耦合问题,提出了基于仿人智能协调控制,并在此基础上与仿人智能模糊控制相结合的解耦控制策略,并将此控制策略应用于燃烧系统进行仿真;仿真结果表明,该策略有效地解决了循环流化床锅炉燃烧系统的非线性、大滞后和强耦合问题,实现了燃烧系统中主蒸汽压力和床体温度的解耦控制,并且在施加扰动后,体现出了一定的抗干扰能力,能收到良好的控制效果。     

基于等效传递函数的多变量大滞后系统的内模控制方法研究

针对多变量大滞后系统存在的强耦合、控制困难等问题,文章提出了一种基于等效传递函数的内模控制新方法;该方法首先给出了具有内模结构的等效传递函数的计算方法,得到系统的等效传递函数;然后采用麦克劳林降阶法对得到的高阶传递函数进行降阶,进而根据降阶后的模型设计内模控制器,有效避免了超前项的出现,降低了控制器设计的复杂性;同时,为了消除稳态误差,在内模控制器上添加了一个由系统稳态响应获取的稳态增益;仿真结果表明,该方法能能够消除系统的稳态误差,实现系统的设定值跟踪;本方法具有设计简单、控制性能好等特点。     

直膨空调系统动态建模及温湿度解耦控制

基于压缩制冷循环的直膨空调系统可以通过调节压缩机转速和风机转速来实现室内热环境的温湿度同时控制,但由于系统存在工况范围大、干扰多、非线性、运行参数强耦合等问题,简单控制方法很难取得良好的温湿度控制效果。本文通过联立空调房间及直膨蒸发器的一阶微分方程,建立了直膨空调系统动态机理模型,并借利用实验数据完成了机理模型验证。利用模型分析了直膨系统降温除湿过程温湿度的交叉耦合作用。借助机理模型,设计了基于PID控制的双回路的温湿度前馈解耦控制器。该控制器通过在压缩机转速-干球温度控制回路和空气流量-含湿量控制回路分别设置前馈补偿器的方式实现了系统解耦。结果表明,所设计的前馈解耦控制器能较好的补偿直膨空调系统降温除湿过程的热湿耦合,实现室内温湿度控制的同时也具备较强的抗干扰能力。     

SMES变流器基于自抗扰的改进型模型预测控制

为提升SMES变流器控制系统性能,提出一种基于自抗扰的改进型模型预测控制策略。其中,内环采用基于三矢量的改进型模型预测控制,以降低系统电流波动,同时保证开关频率固定;外环在基于瞬时功率平衡的思想上采用不依赖精确模型且强鲁棒性的自抗扰控制技术来保持直流侧电压的稳定,二者结合实现对超导磁储能变流器的综合控制。仿真结果表明,在同一采样频率下,该控制策略比基于自抗扰的传统模型预测控制,具有更小的功率波动及更低的网侧电流谐波含量,同时比传统的PI控制具有更小的超调。     

风力机动态失速降阶模型

在非定常气动环境下运行的风力机会引发动态失速的现象。由此对风力机翼型的非定常气动力用两种降阶模型(Volterra级数模型和基于代理模型的递归结构模型)进行了预测。本文对两种模型进行了简要分析。为了说明模型对非定常气动力预测的能力,将预测结果与CFD仿真结果进行了比较。结果表明在轻度失速工况下两种模型都有较好的预测能力,在深度失速工况下基于代理模型的递归结构模型的精度较高。因此也可以认为这两种降阶模型对风力机的气动弹性问题的分析和优化是有益的。     

多孔焦炭燃烧特性的模型构建及数值模拟

焦炭燃烧在固体含碳燃料燃烧进程中占有主导地位,常规燃烧温度范围内(1273～1700 K)的焦炭燃烧过程研究及其模型化对于燃烧设备的设计和优化具有重要的意义。本文根据实际炉内的炭粒燃烧情况,将焦炭燃烧的模拟过程分解成几个环节分别进行研究,即热解后焦炭的初始化学反应活性、焦炭燃烧中化学活性变化、外部氧的扩散对于内孔燃烧的影响,并给出了相关过程的模型计算式。通过与已有管式炉实验结果的比较,新模型的预测结果能较好地反映焦炭的真实燃烧状况。与目前常用的焦炭燃烧模型相比,本模型具备一定的燃料通用性,计算负荷低且能保持相当的预测精度,可耦合到大型燃烧计算程序之中,更为有效地指导实际燃烧设备的优化设计。     

改进蚁群PID-神经元解耦的CFB锅炉燃烧系统控制

床温和主汽压都是循环流化床锅炉生产运行中的重要参数,会直接影响机组的安全性和经济性。但由于这两者对象存在非线性、大时延、强耦合等特点,其现场控制效果一直不太理想。本文首先采用自适应神经元将床温和主汽压解耦,再利用具有分工特征的蚁群算法优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。采用该算法优化常规PID控制参数,能够实现控制参数的快速寻优。该方案应用于循环流化床锅炉燃烧系统仿真,结果表明能有效实现系统解耦,且具有响应快、超调量小等优点,有效地提高了控制品质。     

基于POD模态分解的液环泵瞬态气液两相流分析

针对液环泵内气液两相流动的复杂时空规律,采用本征正交分解(POD)方法对其瞬态气液两相流场进行特征分解,分析其相态场、速度场的空间基模态特征及模态系数的时域特征,建立非定常流场降阶模型,并对流场进行预测分析.结果表明POD方法可实现对液环泵内复杂流场的时空解耦分析,相态场及速度场的各阶模态系数在时域内的变化能够反映各阶...