基于增广状态空间法的稳定平台离散模型预测控制

针对旋转导向钻井稳定平台存在的摩擦问题,提出了将增广状态空间模型与模型预测控制相结合的稳定平台离散预测控制算法,以提高平台系统的控制精度和稳定性.建立了带摩擦的稳定平台广义被控对象的数学模型,以增广形式的状态空间模型为基础,结合滚动时域控制原则,通过对稳定平台离散模型的状态空间形式进行增广变换,设计了增广状态空间模型下的预测控制器.仿真结果表明,稳定平台预测控制系统保证了钻井工程对控制精度和动态特性的要求,并且对有摩擦干扰力矩及模型参数摄动具有较强的鲁棒性.     

基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制

研究基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制问题.采用互补建模方法对被控对象进行建模,其中机理模型反映被控对象的主要工作规律和运行趋势,但不可避免地存在一定的模型误差;通过Elman网络拟合机理模型的模拟误差,并对其进行补偿.实验结果表明,基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制充分利用了神经网络的非线性拟合能力,只要对纯滞后环节精确建模,就可以完全抵消该环节对控制品质及系统稳定性的不利影响.该方法使得Smith预测控制可以用于模型不易精确确定的系统.     

自适应温控系统的设计

本文就从实际的工程算法设计出发,首先对此系统用机理建模和试验建模的方法进行了分析,并且根据这些特性采用和设计了不同的算法,最后就一般性的温度控制系统特性,假设了此冷库模型。此冷库体系模型为一阶惯性带延时的模型结构,并且选择了常规的PI控制、基于灰色改进的（最小二乘法）预测与PI控制结合,和史密斯预估控制算法对这三种控制系统来进行仿真性能测试。     

预测模糊自整定PID集成控制系统在温度控制中的应用研究

设计了一种基于预测的模糊自整定PID温度控制技术,它采用计算机模型预测与模糊PID自整定控制器相结合的控制技术,具有精确度高、稳定性好的特性,对非线性、时变性和大滞后性的温度控制对象具有良好的控制效果,适用范围宽。     

微燃机-冷热电联供机组的Hammerstein模型及非线性广义预测控制

为研究微燃机-冷热电(MGT-CCHP)联供机组动态运行特性及控制策略,采用Hammerstein模型结构快速辨识其非线性动态特性,并将非线性动态特性以串联的非线性静态模型和线性动态模型表示.采用逐步回归法确定动态模型阶次并采用粒子群算法辨识模型参数,得到易于复现的块结构化模型.基于Hammerstein预测模型,设计了MGT-CCHR冷负荷跟踪非线性广义预测控制器.利用Hammerstein模型分块描述对象静态与动态特性的结构特点,将非线性广义预测控制转化为线性广义预测控制与非线性静态函数求根问题,使控制量求解简化.通过与最优参数PID控制器的仿真结果比较表明,所设计的非线性广义预测控制器具有改善冷负荷跟踪性能和节能控制的效果.     

基于Kriging方法的电站锅炉NOx排放自适应建模

对复杂多变的热工对象建模是实现良好控制性能的难点,为此提出运用Kriging估计方法建立对象的自适应模型.该法是非参数回归的建模方法,无需确定模型结构和训练,就能实现对未知函数的无偏最优估计.通过对样本空间的实时调整还实现了一种自适应的Kriging模型.选取电站锅炉NOx排放作为建模对象,运用现场试验数据,比较了自适应Kriging模型和神经网络模型对NOx排放的内插和外推预测性能.5组结果显示,神经网络模型的平均预测误差为11.59%, 而Kriging模型仅为3.49%.     

王甫洲水电站机组拦污栅振动破坏分析

王甫洲电站拦污栅振动破坏现象严重，通过各种开度条件下的水流特性及拦污栅结构的自振特性的观测和计算，摸清了王甫洲拦污栅振动机理，其研究成果对电站的安全运行及类似电站拦污栅设计具有一定指导作用。     

基于大时滞特性预估补偿的模型辨识及模糊控制方法

对具有大迟延特性的对象采用径向基神经网络辨识其预测控制模型,在不需要知道被控对象的精确物理解析数学模型,也不需要知道对象的脉冲激励响应模型和阶跃激励响应模型的情况下,可以实现对系统响应特性的在线辨识.采用分级模糊建模的思想,设计一种分级模糊控制器,可以极大地减小模糊规则基的规模,在分级模糊控制器的设计中,采用共生进化遗传算法对参数寻优,提高了进化速度.仿真试验证明,该方法的效果很好.     

330MW机组锅炉的两类模块化模型

锅炉是电站中最重要的热力设备，其运行状态直接影响着机组的安全、经济运行．对锅炉动态特性的研究可以增进对锅炉的认识，这对提高锅炉和机组的安全、经济运行有很重要的作用。介绍了MMS特点，基于MMS仿真环境，从原理上比较了实时和非实时模块的差异，以典型的330MW发电机组为对象分别建立了锅炉的实时和非实时动态模型。仿真试验表明，两种模型的动态过程均符合对象的机理，同时，对实时模快的有效性进行了探讨。     

一种基于灰色模型和机理模型集成的质量预测模型及其应用

针对长流程工业过程中产品质量难以实时检测且不易实现优化控制的难题,通过对生产数据特性和质量预测要求的分析,提出了一种基于GM(1,1)灰色模型和机理模型集成的质量预测模型.首先根据过程机理知识建立了粗糙质量预测模型;然后运用灰色预测中的残差辨识理论,用机理预测模型的残差时间序列建立残差GM(1,1)模型,其预测结果补偿机理模型的预测值.验证结果表明,该质量预测模型能获得较理想的质量预测精度,其应用可使产品质量得到显著的提高.     

基于线性自抗扰与重复控制的虚拟同步发电机并网逆变器控制策略

在强耦合、高精度控制等场合下,传统电压电流双闭环控制基于VSG的逆变器并网时会存在动态响应速度慢、抗干扰能力差的问题,由此提出基于VSG的新型电压电流双闭环控制策略,将线性自抗扰控制与重复控制相结合作为电压外环控制,电流内环仍采用PI控制,其中线性自抗扰控制抗干扰能力强,且加快了基于VSG的逆变器并网动态响应速度,重复控制提高双闭环控制跟踪精度。首先详细分析基于VSG的逆变器并网系统数学模型;其次进行线性自抗扰控制与重复控制的设计;最后在MATLAB/Simulink平台下搭建仿真模型,仿真结果表明：在功率扰动与三相短路故障工况下,所提控制策略加快了基于VSG的逆变器并网动态响应速度,且抗干扰能力强,跟踪精度高,验证了所提策略的有效性和可行性。     

ACR聚合反应釜的建模与控制方法研究

由于乳液聚合过程非常复杂,聚合釜的建模是聚合反应工程中的一个难点.本文分析了乳液聚合反应机理上的定性的特点,结合聚合速率随转化率变化的统计规律,建立起丙烯酸酯共聚物树脂(ACR)聚合釜温度变化的数学模型,其特点是非线性、参数时变且带有纯滞后.针对这样的控制对象,结合Smith预估控制和模糊控制原理,设计出一种史密斯模糊控制方法,给出了控制规则表、比例因子等的调整方法以改善系统的动态性能,进行了系统参数固定和参数时变两种情况下的仿真实验.与传统的Smith-PID控制进行比较,证明Smith-fuzzy控制达到了理想的控制效果并具有较强的抗干扰能力.     

多变量预测控制及其在工业锅炉控制中的应用

本文利用预测控制方法,编制了监控级优化控制软件;同时,为了提高控制效果,节约能源,将该方法用到工业锅炉控制中去,设计了一种两级预测控制方法,并进行了仿真研究.     

DMC算法在监控层嵌入到DCS层组态软件中的技术

提出了预测控制算法在监控层嵌入到DCS层组态控制软件中的应用技术。论述了该技术及其应用在某热电厂CFBB过热汽温控制中的技术方案,包括汽温对象特性描述及常规控制方案分析,改进的汽温控制方案设计。该方案将喷水减温执行机构的非线性特性的增益调度补偿、具有前馈-反馈结构的DMC预测控制和DMC-PID串级预测控制等先进控制技术综合应用,获得了良好的现场工业应用实验效果。     

神经网络预测控制在SCR烟气脱硝系统中应用

以自某热电厂350 MW燃煤机组的选择性催化还原(SCR)反应系统所采集的数据为依托,使用神经网络预测控制方法,研究电厂尾气中氮氧化物排放的预测及控制问题.利用神经网络的方法进行模型辨识,利用预测控制的思想对喷氨量进行控制,既可使尾气达到限排标准,亦能减少用氨量,提升经济效益的同时减少氨逃逸.采用最速梯度方法进行控制器的优化,并通过性能函数来约束控制量,达到预期输出.最后将仿真结果与现场所测数据进行对比,结果表明神经网络预测控制方案可以较准确地预测出未来有限时刻所需的喷氨量.     

新型变电站电压无功综合控制算法

传统的基于区域图控制的变电站电压无功综合控制方法对短期负荷波动的抗干扰能力较差,为解决该问题本文提出了一种变电站电压无功综合控制算法数学模型,该算法模型由启动判据、负荷预测结果修正算法、动作判据、区域配合算法几个数学模型构成,文中给出了这些模型的数学表达式,并给出了这些数学模型怎样与超短期负荷预测结果相结合来实现地区变电站的电压无功综合控制的方法,采用该算法研制的设备的变电站的运行结果证实了该算法模型的正确性与优越性.     

基于SVR的焦炉冷鼓系统预测控制

针对焦炉冷鼓系统的强非线性,难以建立精确的数学模型等问题,提出了基于支持向量回归机(SVR,support vector regression)的预测控制策略。基于结构风险最小化的SVR可以直接反应非线性模型的特征,采用自适应权值粒子群算法(APSO,adaptive weight particle swarm optimization)对SVR的辨识参数加以优化;预测控制作为控制系统的主体,其滚动式的有限时域优化及反馈校正可有效地克服过程中的不确定性和非线性。在MATLAB仿真平台上,将此控制策略与传统的PID(proportion integration differention)相比较。仿真结果表明该控制策略具有较强的抗干扰性和鲁棒性,可保证冷鼓系统的初冷器前吸力快速、有效地稳定在工艺要求的范围内。     

基于特征模型的预测函数控制

传统的预测函数控制通常采用一阶的预测模型，该预测模型不能完全表征被控对象，因此使得传统的预测函数控制的鲁棒性受到一定限制．特征模型是一种比动力学模型简单，但能表征被控对象特征的模型．该文针对预测函数控制算法的缺陷，提出利用二阶特征模型来构成预测模型．通过工程建模获取了被控对象的特征模型，实现了基于特征模型的新型预测函数控制，并通过与采用一阶预测模型的预测函数控制进行比较．理论分析与实验结果均表明，采用特征模型的预测函数控制具有比一阶预测模型更好的控制效果，该算法在SUPCON-JX300X集散控制系统上实现．     

火电厂锅炉主蒸汽压力的阶梯式广义预测控制

在分析火力发电厂锅炉主萧汽压力动态特性及其串级控制方案的基础上，采用阶梯式控制策略，实现了锅炉主蒸汽压力的广义预测控制，并给出了预测控制方案的工程实现和控制效果。