熱工過程多模型控制理論與方法的研究.pdf

1、電廠熱工控制系統(tǒng)是復雜的非線性控制系統(tǒng)，針對此系統(tǒng)，眾多先進控制算法已經得到了初步應用，并且已經解決了一些控制難題。但是經常性大范圍變負荷會引起控制對象特性的改變，由此引起的控制問題還沒有很好解決。針對這一問題，本文研究了多模型控制方法的相關理論及其在電廠熱工系統(tǒng)中的若干控制方法與技術，主要內容如下： 在分析循環(huán)流化床鍋爐汽溫系統(tǒng)動態(tài)特性的基礎上，針對其動態(tài)特性的時變大遲延特點，采用多模型GPC前饋一反饋廣義預測控制方案，有效地

2、克服了單一模型難以適應工況變化和系統(tǒng)的時變大遲延，消除了給水流量變化對汽溫的耦合。 將基于多模型的PID控制應用于主蒸汽溫度系統(tǒng)中，控制系統(tǒng)保留了傳統(tǒng)的串級控制結構，導前區(qū)內回路應用固定參數(shù)PID控制快速消除內擾，外回路采用多模型PID控制以克服大范圍的系統(tǒng)特性變化。多模型調度基于汽溫系統(tǒng)時變特性的主要影響因素一機組負荷。通過對子模型控制器的模糊加權綜合，實現(xiàn)了多模型控制器間的平滑切換。整個系統(tǒng)算法簡單，易于實現(xiàn)。 針對

3、主汽溫系統(tǒng)的特性，提出了一種多模型IMC-PI串級控制方案，以解決主蒸汽溫度系統(tǒng)的非線性時變性以及大慣性大滯后的動態(tài)特性。在若干典型的工作點建立多固定模型，設計相應的控制器，并通過模糊加權的方法實現(xiàn)了多模型間的平滑切換。同時，控制系統(tǒng)結合了串級控制和內?？刂频奶攸c，內回路采用固定參數(shù)PID控制快速消除內擾。主調節(jié)器采用內?？刂破鳎梢钥朔ο蠖栊詤^(qū)的時滯特性。 設計了基于多模型的兩級神經網絡自整定PID控制策略，并將其推廣到多變

4、量控制系統(tǒng)。兩級神經網絡分別是靜態(tài)網絡SNN和動態(tài)網絡DNN，均為對角遞歸神經網絡(DRNN)結構。SNN用來粗調PID控制器參數(shù)，根據(jù)各局部模型分別設計PID控制器參數(shù)，用來離線訓練SNN。在SNN多模型PID參數(shù)調度的基礎上，DNN依據(jù)偏差和偏差變化率進行PID參數(shù)的細調整定，以克服機組負荷的小范圍變化、參數(shù)的慢時變漂移和各種擾動。結合灰色預測理論，基于兩級DRNN自整定控制策略的過熱汽溫控制系統(tǒng)獲得了良好的動態(tài)調節(jié)品質，具有較強的