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1.
2.
基于遗传监督的受限预测控制及其在热工控制中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
将普通的预测控制优化方法与遗传算法的优化方法有机地融合起来,用遗传算法来监督整个优化过程.当由普通广义预测控制GPC所计算出的控制作用能满足受限条件时,就直接采用所算出的控制作用;当由普通GPC获得的控制作用突破受限条件时,直接启动遗传优化算法,在约束范围内搜索控制作用的最优解.通过计算实例并与其他已有控制算法进行了详细的比较,其结果表明本文所提出的基于遗传监督的受限预测控制算法在控制系统品质、算法复杂性及实时性方面均具有明显的优点.  相似文献   
3.
采用热工控制系统仿真机TCSS100对台州发电厂四期热工控制系统进行仿真,给出了仿真结果,并对结果进行了详细分析  相似文献   
4.
为了降低传统预测控制计算负荷并解决被控对象非线性的问题,融合Laguerre函数、块结构思想与多模型控制技术,提出了一种新型预测控制方法,并将其应用于超临界机组再热汽温系统.针对实际再热汽温系统经济性差的问题,通过改进传统预测控制目标函数,提出了集成经济性的性能指标.仿真结果表明,多模型块结构Laguerre函数预测控制方法可以完全关闭喷水阀门以提高机组经济性,在不同负荷点上均可得到优良的控制效果,计算负荷明显降低.工程应用结果表明,无论是在稳定负荷还是变负荷情况下,该方法均可以有效减小再热汽温波动范围,减少事故喷水量,提高再热汽温系统的安全性、稳定性和经济性.  相似文献   
5.
6.
自学习多变量汽温控制系统   总被引:8,自引:0,他引:8  
本文采用两种不同的自学习算法,分别对国产20MW火电机组带汽-汽换热器的多变量汽温系统进行适应性控制。仿真表明,本文所设计的汽温控制系统具有较强的自学习能力且具有优良的控制品质。  相似文献   
7.
本文研究采用广义预测控制GPC(Generalized Predictire Control)方法对火电厂锅炉过热汽温进行自动控制。通过仿真试验并同常规的PID型汽温调节系统比较表明,这种新型的控制规律将使汽温调节质量得到较大改善。文中还对GPC算法的鲁棒性进行了仿真研究,尽管被控对象的动态特性在较大范围内变化,但GPC算法使系统仍有良好的动态品质。因此,广义预测控制在锅炉过热汽温调节系统中的应用是很有前途的。  相似文献   
8.
针对效能相对增益矩阵(ERGA)在大纯滞后对象变量配对中存在的问题,提出利用纯滞后时间τ和时间常数Tc的相对大小来形成纯滞后矩阵,并对带宽矩阵进行加权修正,得到改进的ERGA配对方法.通过工程实例对ERGA和改进ERGA配对方法进行了仿真对比,结果证明,在含有大纯滞后对象的系统中,由于改进的ERGA配对方法采用纯滞后矩阵对带宽矩阵进行了修正,减小了含大纯滞后对象配对的可能性,因此能更全面地反映对象动态特性,得到更加合理的配对结果.改进ERGA配对方法能全面反映对象的动态特性,因此在大纯滞后对象的MIMO系统变量配对中有着广阔的应用前景.  相似文献   
9.
热工过程的动态数学模型通常通过现场试验作出它的阶跃响应曲线,然后从阶跃响应曲线得出近似传递函数。本文利用阶跃响应数据组成Hankel矩阵,通过对矩阵的奇值分解,确定模型的最低阶次,并进一步求出过程的离散状态模型。用这种方法获得的动态数学模型具有很高的精确性,文中应用这种方法对几种典型热工过程进行了运算。  相似文献   
10.
基于差分进化与RBF神经网络的热工过程辨识   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对热工过程的非线性辨识问题,提出了一种基于差分进化算法(DE)的径向基函数神经网络(RBFNN)模型设计方法.该方法将DE算法的种群分解为几组并行的子种群,每组子种群对应于一类隐节点数相同的RBF网络.在RBFNN的学习过程中进行多子种群并行优化,从而实现RBF网络结构与参数的同时调整.算法可以利用热工对象的输入输出数据,自动设计出满足误差精度要求且结构较小的RBFNN模型.然后将该算法应用于热工对象的辨识,对于单输入单输出系统,得到的RBFNN模型只需1个隐节点.对于多输入单输出系统,RBF网络也仅需较少的隐层节点.仿真结果表明,用该方法设计的RBFNN模型结构简单,且辨识误差小,具有较好的泛化能力.  相似文献   
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