Smith-RBF-PID控制算法在工业平缝机脚踏板调速模块中的应用

针对工业缝纫机调速模块的伺服系统普遍存在耦合、大滞后的现象,提出了一种将Smith预估补偿和RBF神经网络算法与PID控制器相结合的Smith-RBF-PID控制算法。该方法利用了Smith预估补偿能克服纯滞后和RBF能处理非线性问题、在线自学习整定PID参数的优点,在调速模块的伺服控制系统中更加有效。     

磨机系统的大纯滞后及磨机的史密斯预估补偿控制系统的研究

本文分析了磨机系统存在的大纯滞后时间,提出了磨机控制系统解决大纯滞后的方法,制定了开路粉磨系统Smith预估补偿流量控制系统的框图,推导出了Smith预估器的算式,拟定了计算机实现Smith预估补偿控制的方案。     

监控AGC系统的智能PID控制策略

为了解决带有纯滞后的监控AGC系统的控制问题,提出了基于RBF神经网络的PID控制器与Smith预估器相结合的智能PID控制系统,并对传统监控AGC、应用Smith预估器的监控AGC及应用智能PID控制的监控AGC系统进行了仿真.结果表明,应用智能PID控制的监控AGC系统收敛速度明显加快,适应能力与鲁棒性比常规PD控制要好.     

纯滞后系统算法设计与仿真研究

在当被控对象与模型失配情况下,Smith预估控制往往难以达到满意的效果。针对具有此种情况的纯滞后工业过程,提出了一种内模控制设计方法;通过仿真结果表明,内模控制能克服被控对象增益和时间常数变化对控制性能的影响,有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

一种具有大纯滞后系统的自适应Smith控制方法

运用李雅普诺夫稳定性原理,设计了自适应预估器,提出了一种大滞后系统的自适应Smith预估控制方法。它有效的克服了Smith预估控制方法对被控对象数学模型要求精确的主要弱点,能够应用于一些参数易变且变动较大的工业对象,特别是对大纯滞后且滞后时间变动大的工业对象能获得很好的效果。数字仿真结果令人满意。     

Smith预估算法在计算机控制系统中的应用

Smith预估控制是一种对被控对象的纯滞后补偿,在工业过程中有着比较广泛的应用。在传统Smith预估算法的理论基础上,采用Smith预估器与PID控制器相结合的方法,推导出相应的控制算法,利用实验室现有的硬件设备,确定控制方案,搭建计算机控制系统。被控对象为电加热管,其对象特性可以通过阶跃响应曲线测得。通过NI公司的LabVIEW软件平台,实现控制算法的软件编制以及相应的控制界面的设计。     

采用LMS的Smith预估器参数在线辨识

基于LMS自适应预估理论,结合多层前馈神经网络,提出Smith预估网络模型,采用LMS算法,推导出单变量Smith预估器参数的在线辨识算法,并将单变量的在线辨识算法推广到多变量系统,提出多变量Smith预估网络模型和纯滞后时间τ及静态增益A的在线性辨识算法,对种模型、多种估失配的情况进行仿真实验,结果表明该算法具有良好的辨识有效性广泛的适应性。     

基于MPSO-RBF混合优化的过热汽温神经网络自适应控制

提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化(MPSO-RBF)方法,该方法将改进PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通PSO算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的缺点.针对具有较大惯性和滞后的非线性系统构造出一个基于MPSO-RBF混合优化方法的带输入迟延链的复合神经网络自适应控制系统(MPSO-NNC),针对某超临界600MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制进行了仿真试验,并与GA-RBF和Smith预估控制效果进行了对比,结果表明该方法具有更好的性能指标.     

火力发电锅炉主汽温控制系统的动态矩阵控制策略

针对火力发电锅炉主汽温控制系统的大惯性、纯滞后和非线性等特点,提出一种基于动态矩阵控制的主汽温预测控制策略。根据过热蒸汽传输通道特性,将减温水流量扰动作为前馈补偿;综合考虑机组负荷、燃料波动等扰动因素设计动态矩阵控制器;采用有限时段的滚动优化策略,并引入基于误差的反馈校正算法,从而能全面考虑模型失配、时变、干扰等引起的不确定性,及时弥补这些因素造成的影响,提高系统的鲁棒性。仿真结果表明:与常规PID和Smith预估控制策略相比,在施加扰动情况下所设计的控制策略调节时间最多可减少314.28 s,超调量最多可降低12.6%;在模型失配情况下调节时间最多可减少516.66 s,超调量最多可降低15.46%。工程应用结果表明:主汽温控制偏差低于±5℃,动态和稳态性能得到了很大改善,能有效满足发电锅炉主汽温控制系统的实际要求。     

时滞大惯性对象随动性能的改善

以时滞大惯性加热炉为被控对象,通过试验建模得到对象模型参数,应用Siemens S7-300自整定调节器和结构控制语言SCL构建Smith预估控制系统.研究常规单回路系统、常规Smith预估系统以及增益自适应Smith预估系统在时滞大惯性对象情况下的随动响应性能.实际运行表明,增益自适应Smith预估系统控制质量明显提高,尤其在对象参数与预估器参数失配后,能够有效地改善系统的随动响应和鲁棒性.     

负荷跟踪型发电系统协调控制方式的智能化

针对智能电网中火力发电的主要设备——锅炉中蒸汽温度控制系统的时变特性和系统大滞后特性, 电网要求发电机组既能快速响应负荷变化, 又能保证自身的安全、稳定、经济运行. 为了提高电力系统的安全运行水平, 以及常规电源的利用效率, 结合了锅炉对负荷需求响应快, 以及汽轮机随主蒸汽压力变化平稳的优点, 提出了一种负荷跟踪型的机炉协调控制方式, 并加入了基于模糊PID(proportional-integral-derivative, 比例-积分-微分)算法控制的智能时间常数补偿环节. 该环节能在负荷变化较大、需要利用锅炉蓄热时发挥作用. 仿真实验结果表明, 与常规PID 控制的协调系统相比, 模糊PID 控制能够得到更佳的动态性能参数和控制效果.     

基于神经网络的Smith补偿PID控制设计

针对工程实践中常见的纯滞后对象,在Ｓｍｉｔｈ补偿控制基础之上,利用人工神经网络的非线性映射功能对控制对象进行在线辨识,达到对时滞补偿预报的目的;利用神经网络ＰＩＤ控制器（Ａｄａｌｉｎｅ网络）代替常规控制器,实现了对时滞复杂对象的在线自适应控制;并根据ＩＴＡＥ性能指标原则对神经网络控制器参数进行整定,得到一组经验公式。仿真结果验证了本文神经网络控制方案的有效性。     

一种新的火电单元机组负荷控制策略

在分析现有火电单元机组负荷控制策略的基础上，提出一种新的协调控制方案，它是基本的炉跟机和机跟炉方式的综合，将功率和汽压的控制分别分解给锅炉和汽机的控制端，使控制器对功率和汽压偏差的响应从锅炉控制侧和同控制侧同时作出，仿真实验研究表明这种方法比原有的方法有较好的动态特性，增强了负荷控制中快速响应负荷设定和稳定汽压的能力。     

基于RBF神经网络的电站锅炉燃烧系统非线性建模

应用RBF神经网络辨识方法建立了锅炉燃烧系统非线性模型,它可在运行中自动学习,适应很大工况范围及锅炉特性的时变性.应用结果表明所建立的模型能有效跟踪锅炉运行特性,具有很好的泛化能力,为锅炉燃烧系统优化控制和在线预测奠定了基础.     

200MW乏气送粉机组主蒸汽温度控制优化方案

本文在常规火电厂主蒸汽温度自动控制方案的基础上，对200MW乏气送粉机组的特性进行了分析，结合锅炉主要参数与主蒸汽温度自动控制的相互关系，以及相关的工艺要求，提出了一种新的优化方案.     

基于分频和自适应死区控制的火电机组一次调频策略

随着大规模的新能源并网,电力系统的频率稳定问题面临着巨大挑战。由于火电机组惯量更大,可以深度挖掘其一次调频的潜力,本文通过分频装置对一次调频系统的反馈信号进行分解得到不同频段的信号,对不同频段信号设置适当的频率死区区间,从而能够分频段对火电机组进行控制调节,进而改善提升火电机组的一次调频性能。为了研究机组分频控制对系统一次调频能力的影响,在仿真软件中搭建电力系统一次调频模型,在不同工作环境状况下的仿真结果表明分频控制能够有效地改善系统调频性能。,此外还引入了锅炉的协调控制系统模型,通过对锅炉主蒸汽压力的研究分析,验证了该策略在加强机组一次调频能力的同时,也提高了机组的稳定性。     

汽轮发电机组超速保护对机组热力系统的影响

利用仿真软件对某发电机组的超速保护系统进行建模,模拟机组甩负荷和转子超速后功率负荷不平衡保护和超速保护的动作特性,分析超速保护动作对机组热力系统的影响.结果表明:当机组功率负荷不平衡保护和转子超速保护动作时,快关高调阀和中调阀,会导致阀前主蒸汽压力迅速升高,升至额定压力的1.1415倍,对机组阀门产生一定的冲击力,甚至导致安全阀超压,影响锅炉燃烧.功率负荷不平衡保护存在的唯一优点在于机组超速时能早于超速保护动作,但两种情况对控制超速的效果相差不大,相比较而言,误动作带来的危害更大.      

基于改进的隐式广义预测控制在燃气发电锅炉主汽压中的应用

针对燃气发电锅炉主汽压控制系统存在非线性、模型参数不确定等问题,提出了一种改进的隐式广义预测控制策略。首先,使用遗忘因子递推最小二乘法进行模型参数辨识,建立主汽压的离散数学模型;其次,在常规广义预测控制理论基础上建立主汽压的隐式广义预测控制系统,简化控制算法,通过在目标函数中增加PI结构,提高系统的鲁棒性。仿真结果表明,相比串级PID和常规隐式广义预测控制,所提控制策略在模型适配时调节时间最多减少20 s,模型失配时超调量最多减少5.08%,调节时间最多降低36 s,系统鲁棒性和抗干扰能力增强;工程应用表明,使用所提策略后主汽压控制偏差在±0.2 MPa之间,控制精度显著提高。改进的隐式广义预测控制较好地满足了工业生产中对主汽压的控制要求,具有较高的研究和应用价值。     

火电机组协调系统的非线性串级控制研究

为了克服大型火电机组汽包型锅炉生产过程中存在的非线性强和指令响应慢的缺点,构造了一种非线性串级控制结构：外控制环以主汽压力为控制对象,将其控制器输出作为汽包压力设定值;内控制环则依据汽包压力与其设定值的偏差的大小调节锅炉的供给燃料量.仿真表明：与PI控制相比,在本设计系统的控制下,主汽压力的动态响应速度更快、超调量更小;当主汽压力受到0.1MW外扰作用及模型失配20%的情况时,非线性串级控制系统仍具有良好的大范围升、降负荷指令跟踪性能和稳定性.