复杂系统的控制策略及实现的相关软件技术（一）

在实际工业现场，控制系统的复杂性不仅表现在结构上，更多的是表现在信息关系的不确定性和复杂程度上，对这类被控对象进行有效控制的关键是选取适合对象的控制策略。基于对控制策略的分析对比，建议采用仿人智能控制策略，利用广义控制论模型实现对不确定性复杂对象的控制。为强化管理功能，文中对一类复杂系统工程实现的软件构架也作了讨论，并给出了一个应用实例。     

复杂系统的智能控制策略剖析

在实际工业现场，控制系统的复杂性不仅表现在结构上，更多的是表现在信息关系的不确定性和复杂程度上，对这类被控对象进行有效控制的关键是选取适合对象的控制策略。     

不确定性塑胶制品硫化过程的智能控制策略

橡胶制品硫化过程极其复杂，制品性能与诸多不确定性因素有关，产品质量难以控制。针对生产过程中制品质量稳定性问题，剖析了塑胶制品成形过程的特性，研究了硫化过程中采取的控制策略和控制算法，最后探讨了工程实现的相关问题。     

基于神经网络解耦线性化方法的锅炉主汽压力控制

锅炉对象的动态特性受到汽轮机运行状况的很大影响，必须采取解耦措施才能正常运行，但是由于其动态特性具有很强的非线性、时变性和不确定性，常规的线性解耦设计很难获得较好的效果。另一方面锅炉每天的运行是重复的，从机组的运行数据中可以充分了解对象的动态特性。该文基于神经网络α阶逆系统方法提出了一种锅炉主汽压力非线性控制系统的设计方法，利用神经网络强大的自学习和自组织能力，发掘机组运行数据包含的对象动态特性的信息，克服对象的不确定性的影响，实现了系统的大范围解耦线性化。仿真结果表明，此控制策略能有效的大范围解耦线性化。仿真结果表明，此控制策略能有效改善系统在大范围内工作时的控制品质和自适应能力。     

HVDC系统DC侧有源直流滤波器的自适应控制

在高压直流（HVDC）系统直流侧实现性能优良的有源直流滤波器（ADF）抑制谐波的关键问题之一是ADF的控制器设计。但是,对于超长距离架空线路的HVDC系统,ADF的控制器难以按常规方法设计。针对这一问题,提出了ADF的自校正前馈控制算法及其控制策略,该控制策略不仅能克服ADF对象模型的不确定性及气候变化对ADF控制性能的影响,而且能根据HVDC系统不同的运行方式自动调整控制模型及决策器参数。给出了以葛─南（GZB─NQ）HVDC线路为对象的ADF补偿效果仿真研究,证实所提的ADF控制策略是可行的。     

微型燃气轮发电机系统的自抗扰控制方法研究

微型燃气轮机是一个复杂的热能动力系统,它的不确定性与非线性特性使得难以对其实现高精度控制,为了实现对微型燃气轮机的稳定控制,充分发挥微型燃气轮机在分布式发电中的优越性,引入自抗扰控制器,以转速为输入设计扩张观测器,利用前馈环节予以补偿,同时通过非线性组合抑制转速偏差,实现整个微型燃气轮机控制的优化。论文详细介绍了微型燃气轮机的模型及ADRC控制策略,通过负荷波动仿真及鲁棒性仿真来研究自抗扰控制器在提高微型燃气轮机系统稳定性上的优势。仿真结果表明,基于自抗扰控制器的微型燃气轮机表现出良好的动态性能,具有较强的鲁棒性能。     

基于模糊神经解耦控制的双馈水轮发电机系统仿真

双馈水轮发电机系统是一个涉及水力、水轮机和发电机的综合复杂系统。针对系统具有多变量、非线性、强耦合和参数不确定性的特点，本文提出了一种两级串联结构的自适应模糊神经网络解耦控制策略，前级为基于智能权函数规则的自调整模糊控制器，后级为基于动态耦合特性的自适应神经网络解耦控制器，并从理论上证明了学习算法的收敛性。为了验证所提出控制策略的有效性和正确性，本文对双馈水轮发电机系统在水力、水轮机和发电机参数变化时的鲁棒性分别进行了仿真研究。与常规PID控制的仿真结果比较表明，提出的解耦控制策略能较好地克服参数变化和对象模型结构变化对运行性能的影响，具有鲁棒性好，解耦能力强的优点。     

微型燃气轮发电机系统的自抗扰控制方法研究

微型燃气轮机是一个复杂的热能动力系统,它的不确定性与非线性特性使得难以对其实现高精度控制,为了实现对微型燃气轮机的稳定控制,充分发挥微型燃气轮机在分布式发电中的优越性,引入自抗扰控制器,以转速为输入设计扩张观测器,利用前馈环节予以补偿,同时通过非线性组合抑制转速偏差,实现整个微型燃气轮机控制的优化.论文详细介绍了微型燃气轮机的模型及ADRC控制策略,通过负荷波动仿真及鲁棒性仿真来研究自抗扰控制器在提高微型燃气轮机系统稳定性上的优势.仿真结果表明,基于自抗扰控制器的微型燃气轮机表现出良好的动态性能,具有较强的鲁棒性能.     

橡胶制品硫化成形系统控制实现的相关技术

塑胶制品在国民经济和国防建设中占有重要地位，由于橡胶的硫化过程的模糊性，产品性能与诸多不确定性因素有关，产品质量常依赖于操作者的经验和技能，人为影响因素大，质量难以控制，在生产过程中产品质量稳定性差。针对存在的问题，深入分析了塑胶成形系统的对象特性，研究了硫化成形过程的控制策略和控制算法，最后讨论了系统的工作实现问题。     

灰色预测免疫PID控制在主汽温控制系统中的应用

生物免疫系统是一种在大量干扰和不确定性环境中都具有很强鲁棒性和自适应性的系统.灰色预测具有少数据、贫信息且运算量小的优点.将灰色预测、免疫系统与常规PID控制三者的设计思想融合起来,提出一种灰色预测免疫PID控制策略,并将其应用到火电厂主汽温控制系统中.仿真研究表明,该控制策略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.     

一种新型的UPFC控制策略设计

针对给定的UPFC的控制目标,提出了一种在全论域范围内带有自调整因子的变间距模糊交互控制策略,并将其应用于UPFC的控制系统设计中,减少了多个调整因子寻优的复杂性,克服了等间距模糊量化在提高系统稳态精度和提高系统的动态性能之间存在的矛盾以及解耦控制在电力线运行点不确定的情况下很难做到精确解耦的缺点。并对含有UPFC的单机无穷大系统进行了仿真研究,仿真结果表明所设计的UPFC控制系统可以有效地控制线路潮流、节点电压和UPFC直流侧电容电压,并且响应速度快、超调小、控制精度高、鲁棒性强。     

交流电机无速度传感器矢量控制系统变结构MRAS转速辨识

针对变结构控制在参数变化等不确定因素满足"匹配条件"即变化有界时,具有抗外部干扰和内部参数摄动的鲁棒性,但实际中要确定不确定性参数变化的上下界有一定难度的特点。文中基于变结构控制和自适应控制理论,提出一种新颖的变结构模型参考自适应(VS-MRAS)观测器,用于交流电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识。该法将变结构和MRAS进行有机的整合,利用MRAS对系统参数变化的适应能力实时估算不确定因素变化的边界,以改善磁链观测的准确性,进而提高转速辨识的精度。利用仿真方法,对比分析了带速度检测装置的矢量控制系统、基于MRAS转速辨识的无速度传感器矢量控制系统和基于VS-MRAS转速辨识的无速度传感器矢量控制系统的3种情况下转速和磁链响应的动静态性能。证实该方法提高了转子磁链观测的准确度,改善了转速估计的动静态性能。     

交直流联合输电系统的鲁棒稳定控制器设计

研究了交直流联合输电系统(AC/DC)的模型和鲁棒控制问题。综合考虑AC/DC系统交、直流部分的动态特性及其实际电力系统中各发电机组的阻尼系数和惯性时间常数的不同性,提出了一类五阶非仿射非线性的控制模型。针对该系统模型的特点,引入相应的鲁棒控制策略,设计了系统的鲁棒线性控制器,通过对直流系统换流器触发角的控制,实现系统稳定和对外界干扰的抑制。仿真结果验证了提出控制策略的有效性和实用性。     

基于GRU-MPC的光储充电站日前-日内两阶段优化控制

电动汽车负荷与光伏出力的随机性给光储充电站的经济运行带来严峻考验。为了更高效地利用储能系统以及提高控制策略的鲁棒性,建立光储充电站日前-日内两阶段优化模型。在日前阶段,结合变分模态分解与门控循环单元神经网络预测一天48个时刻的充电负荷,并建立以日充电成本最小为目标的优化模型;在日内阶段,以日前调度计划与日内实际运行结果的偏差最小为目标,采用模型预测控制来实现滚动优化,为了增强储能控制策略对不确定源荷的跟踪能力,在日内关键时间点结合超短期源荷预测的结果对日前计划进行更新,得到基于阶段性最佳参考轨迹的实时调度。以实际算例进行仿真计算,比较不同控制策略对充电成本的影响,结果表明所提两阶段优化控制策略可以节省更多的充电成本,有更高的经济价值。     

Adaptive control of complex systems with unknown dynamics and input constraint: Applied to a chaotic elastic beam

Owing to the limitations of system identification and modeling techniques, there is usually some unknown dynamics in the mathematical models of the complex systems. In addition, external perturbations can affect the chaotic systems' responses and may destroy the desired control purpose. Consideration of such uncertain dynamics and external fluctuations in control applications is important in research and practice. On the other hand, because of the limited operation of control actuators, most of the practical implementations of control systems are forced with some input constraints. Therefore, this paper investigates the control problem of uncertain autonomous and/or nonautonomous complex chaotic systems in the presence of input saturation. The upper bounds of the unknown dynamics, modeling uncertainties, external perturbations, and the parameters of the saturation function are assumed to be unknown in advance. To make a fast control response, an adaptive nonsingular terminal variable structure controller is proposed to assure the finite‐time stability of the equilibrium states. Rigorous stability analysis is performed to prove the correct performance of the designed control algorithm. Numerical simulations on the unified system and a chaotic elastic beam model are developed to demonstrate the usefulness of the introduced adaptive control strategy. It is worth to notice that the derived adaptive nonsmooth sliding mode approach is general and it can be easily adopted for controlling of a wide class of uncertain MIMO nonlinear systems.     

基于无模型自适应控制的配电网电压控制方案

新型电力系统下分布式新能源、分布式发电、电动汽车等新型元素大规模发展,配电网电压控制将面临控制对象特性异构、模型复杂、场景多变等挑战。在此背景下,文中提出一种基于无模型自适应控制的配电网电压控制方案。该方案在配电网电压控制分区及主导节点选取的基础上,利用主导节点电压、分布式电源以及储能装置出力等数据建立实时动态线性化数据滚动池,基于特征模型理论和数据驱动,将复杂系统电压控制特性通过控制器特征参数进行时变修正,在不损失系统模型信息的基础上降低了控制模型复杂程度。最后,通过改进的IEEE 33节点配电网系统算例进行仿真分析和对比,结果证明了所提控制方案的有效性。相较于传统的基于模型的控制方法,所提控制方案能够更快速地响应扰动带来的电压波动问题,应用前景良好。     

基于T-S模型的小车倒立摆控制

小车倒立摆系统作为1个典型的不稳定非线性系统,是进行控制理论教学及开展各种控制实验的理想实验平台,对小车倒立摆系统的控制分解为2部分:一部分称为"摆杆控制",采用T-S模糊模型来描述,利用系统的不确定性把系统表示成不确定系统的形式,设计出全局渐进稳定的模糊模型;另一部分称为"小车控制",通过对位置误差和小车速度的模糊化计算,得出控制量。最后,通过对小车倒立摆系统外加干扰信号、给定平移指令、参数摄动等实验表明,采用基于T-S模型的模糊控制,该系统可以在0.4s的时间内取得良好的控制效果,并且具有较强的鲁棒稳定性和良好的抗干扰性能。     

ANFIS在短期负荷预测中的应用

为使负荷预测更精确,鉴于预测对象的不确定性和非线性,采用ANFIS预测电力系统短期负荷。ANFIS将模糊理论与神经网络融合,利用神经网络实现系统的模糊逻辑推理,采用混合学习算法调整前提参数和结论参数,自动产生模糊规则。该系统具有非线性映射和自学习能力,不基于数学模型,用独特的空间分层方法建立若干模糊推理系统,依靠专家经验获取控制信息,能用于负荷预测的非线性建模,获取负荷数据的最佳估计,克服数据处理过程中存在的不确定性和不完备性。所用ANFIS模型为2输出1输入5层1阶Sugeuo模糊系统。利用某局网负荷数据训练和检测ANFIS网络模型后预测负荷,结果表明该算法鲁棒性好,抗干扰能力强,能有效补偿对象的大纯滞后。     

基于多变量广义预测控制算法的脱硝优化研究及应用

大型火力发电机组脱硝系统被控对象具有大迟延、大惯性、受干扰因素多以及不同负荷下的被控对象模型变化大等特性，传统的PID控制不能满足控制要求。为解决这一问题，利用递推最小二乘法（recursive least square，RLS）建立了脱硝系统多变量模型，并基于多变量广义预测控制构建了脱硝系统优化控制策略，同时将该策略应用于某电厂330 MW亚临界机组。实践结果表明：无论是稳态工况还是复杂的变负荷工况，脱硝优化控制策略都能够很好地控制脱硝系统出口NO_x浓度，大大降低了NO_x浓度的波动，减少了尿素使用量，实现了脱硝系统稳定经济运行。