基于局部模型网络的主汽温阶梯式动态矩阵控制

火电厂主汽温系统的大惯性、时变性和多扰动等特点导致采用传统串级PID控制难以取得令人满意的控制效果。为了克服传统控制方案的缺陷,提出了一种基于局部模型网络的多模型阶梯式动态矩阵控制算法。首先,通过引入阶梯式策略有效解决了原始动态矩阵控制算法固有的矩阵求逆问题;其次,通过引入扰动前馈补偿,提高了主汽温系统的抗扰动能力;最后,针对不同工况下动态特性大幅度变化的主汽温对象,设计了基于局部模型网络的多模型阶梯式动态矩阵控制器。仿真结果表明,相比于传统控制算法,所提算法明显提升了主汽温系统的全局设定值跟踪性能、抗扰动性能和鲁棒性能,可以满足火电机组主汽温的控制要求。

城市轨道交通兼容性车载系统阶梯形目标速度的平滑跟踪控制研究

[目的]针对城市轨道交通兼容性车载系统中目标速度消息周期大于车载控制周期以及消息间隔不固定的特殊现象,提出了一种双周期速度跟踪算法来实现阶梯形目标速度的平滑跟踪目的。[方法]根据目标速度序列特点,引入了巡航状态和估计状态等2个控车状态,对列车站前减速过程进行识别。分别对消息周期和车载控制周期时刻的目标速度进行相应处理:当收到目标速度的消息周期时,基于卡尔曼滤波算法计算参考速度、参考加速度的估计值;当未收到目标速度的车载控制周期时,基于上述估计结果推算出车载控制使用的参考速度。考虑到目标速度消息滞后以及列车响应延时的特性,设计了拟平行参考速度跟踪控制策略。以上海轨道交通2号线为例,对参考加速度估计效果和不同运营等级场景下的控车效果进行了分析。[结果及结论]案例表明,上述算法可以克服目标速度消息周期长且间隔不固定所带来的控车工况频繁切换问题,避免了兼容性车载系统阶梯形目标速度曲线跟踪过程中控制命令饱和以及速度曲线凹坑现象,实现了列车在站前减速过程中的平稳控制,提高了乘客舒适度,减少了列车制动损耗,节约了牵引能耗。

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蒸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 。

基于阶梯式广义预测控制的汽包炉机组协调系统优化控制

面对煤炭清洁高效利用和现阶段电网的调度方式,汽包炉机组协调系统的控制性能还远未达到实际需求。从实际工程应用出发,在考虑汽包炉机组动态特性的基础上,以阶梯式预测控制算法为核心,融合传统的前馈控制和解耦控制理念,提出一种基于阶梯式预测控制的汽包炉机组协调系统优化控制方案。结果表明:与传统DEB400直接能量平衡控制相比,该方案减少了主蒸汽压力的波动,能够大幅提升汽包炉机组协调系统的控制性能,从而更好地保证了机组的安全、稳定、经济、灵活运行。

阶梯式动态矩阵控制及在温度控制系统中的应用

论文针对预测控制算法需要进行复杂矩阵运算的缺点 ,把阶梯式控制策略运用在动态矩阵控制算法中 ,使矩阵运算变成标量运算 ,计算大为简单 ,而且鲁棒性增强 ,很适合于实际应用 .文中给出的电烤箱控制效果显示出算法的优良性能 .

基于阶梯式动态矩阵控制的电烤箱温度控制系统

通过测试电烤箱的阶跃响应 ,用作图法得到电烤箱的模型 .在此基础上将阶梯式动态矩阵控制应用于电烤箱温度控制系统中 ,该算法能有效处理系统的时延 ,对模型的依赖性较低 ;而且由于阶梯式控制策略的引入使得计算简单 ,控制量变化平缓 ,很适合于实际应用 .

一种基于多模型切换的阶梯式广义预测控制算法

针对一类模型参数突变的系统,提出一种基于多模型切换的阶梯式广义预测控制算法。采用多个固定模型、一个常规自适应模型和一个可重新赋初值的自适应模型并行辨识系统的动态特性。多个固定模型可以提高系统的暂态性能,常规自适应模型可以保证系统的稳定性,可重新赋初值的自适应模型可以进一步提高系统的暂态性能。在每个采样时刻基于性能指标切换到最优的局部模型作为当前模型,设计阶梯式广义预测控制器,从而实现系统全局的控制。最后的仿真结果表明,其控制效果明显优于单一模型的控制器。

快速阶梯式非线性预测控制

针对仿射非线性系统,以参考输出轨迹代替预测的未来输出进行多个一步预测,取代了多步预测,提出了快速非线性预测控制算法,计算量小,可获得解析控制律;引入了阶梯式控制思想,进一步降低了计算量,柔化了控制量的变化轨迹。对水箱液位控制系统的仿真和实验研究,获得了良好的控制效果,初步验证了算法的有效性。

阶梯式模块多变量动态矩阵控制器在常压塔加热炉中的应用

本文介绍阶梯式模块多变量动态矩阵控制器 .它采用模块化的分层控制器结构 ,将目标按重要性次序分配至各控制模块求解 ,采用阶梯式控制策略克服预测控制算法运算复杂的缺点 ,使计算大为简单 ,算法鲁棒性增强 .采用本算法实现了常压塔加热炉的温度控制 。

模块多变量自校正控制器

为了解决控制中的约束问题 ,将模块多变量控制思想与自校正控制器相结合 ,并引入阶梯式控制 ,构造一种新的自校正控制器 .本文介绍了该控制器设计方法并给出了仿真结果 .

基于黄金分割法的阶梯式约束预测控制

针对约束开环稳定系统,提出一种基于黄金分割法的阶梯式约束预测控制算法.采用阶梯式控制策略降低预测控制在线计算量,并引入黄金分割法处理系统约束条件,通过在线优化计算当前时刻的预测控制增量,进而得到预测控制量.最后,通过仿真实例,验证了所提出的算法有效性.

阶梯式有约束非线性预测控制及其应用

非线性预测控制需要在每个采样周期内求解非凸非线性规划。针对在线求解的计算复杂性,提出基于阶梯控制的非线性预测控制算法,在每个采样周期,采用阶梯式控制策略,精确求解当前控制量,减少非线性规划决策变量的维数,降低了在线计算量,减少计算时间,提高了算法的快速性。仿真和实控结果表明,本算法具有良好的可行性和控制效果。

一种新型GPC算法及其在PMSM直接转矩控制中的实现

为了使永磁同步电动机(PMSM)直接转矩控制(DTC)系统适用于更高要求的场合,在给出PMSM-DTC系统的基础上设计了适用于该系统的速度环广义预测控制器(GPC),该控制器采用一种与阶梯式广义预测控制算法相结合的分段式新型广义预测控制(GPC)算法,该控制算法在目标函数中增加预测值和给定值差平方的加权项,并根据不同时段给目标函数加权项赋予不同值.仿真实验表明该新型GPC相对于传统的GPC具有更好的动静态性能及更短的运行时间,更适用于性能要求较高的工程实际应用.

基于多模型切换阶梯式广义预测控制的电站锅炉主汽温控制

为改善大型电站锅炉主汽温控制中自动化程度低、控制品质较差的问题,针对过热回路的大惯性、大滞后以及对象模型随负荷变化较大等特点,提出了一种基于模型切换的阶梯式广义预测控制方法,并将风量、上层磨煤量、蒸汽流量等影响因素综合应用于主汽温串级控制.该方法已在山东石横电厂1 025 t/h大型锅炉中进行了应用,结果表明,在机组正常工作负荷范围内均具有很好的控制品质,成功解决了该厂自建厂以来一直无法解决的主汽温自动控制问题.同时此控制器的设计具有较好的通用性和可移植性,适用于大滞后严重非线性时变系统的控制,易于推广应用.

阶梯式模块多变量模型算法控制器研究

针对多变量过程控制问题,将模块多变量与预测控制中的模型算法控制相结合,提出了模块多变量模型算法控制器。它将控制目标按照优先级排序,从高到低依次实现各个控制目标。算法中引入阶梯式控制策略,使得解决动态MMC问题成为可能。并用Shell标准问题作为研究对象,对算法作出仿真验证。实验证明该算法结构简单,可以解决动态模块多变量的问题,计算量较小,设计和改造相对容易。这些特点使模块多变量模型算法控制器具有很高的应用价值。

模块多变量自校正调节器

从约束控制的角度出发 ,将模块多变量控制与自校正调节器相结合 ,构造出一种新的多变量自校正调节器 。

预测控制中柔化因子与控制增量权重的研究

研究了控制步长M≥1时动态矩阵控制器(dynamic matrix controller,DMC)的柔化因子和控制增量权重之间的关系,分析了增益对二者取值的影响,并通过仿真实验进行了验证.这一研究为控制增量权重的取值提供了一个量化的指导.

分层多目标非线性预测控制

为避免加权系数方法和字典序方法各自在多目标动态优化中的缺点,提出了基于分层思想的多目标非线性预测控制器框架结构,并以改进的遗传算法实现了该控制器。为降低在线非线性多目标优化的计算量,控制器采用了阶梯式控制策略。以双容水箱为对象的仿真控制实验,结果验证了该控制器在多目标非线性控制中的性能。

丙烯腈流化床反应器先进控制

温度是丙烯腈生产的重要条件,在研究丙烯腈生产工艺的基础上,对丙烯腈流化床反应器进料系统PID控制器参数进行了整定,进一步采用阶梯式控制策略,用渐消记忆的递推最小二乘法辨识模型实现丙烯腈流化床反应器反应温度的广义预测控制,较好地解决了由反应器进料流量波动、反应压力变化等因素引起的反应温度的大幅波动问题,提高了反应器温度的控制品质,同时也提高了丙烯腈收率。

阶梯式模型预测控制中控制权重的下限值研究

为了研究控制权重在预测控制器中起作用的范围与其余控制器参数的关系,对于阶梯式动态矩阵控制,通过一个中间变量,间接研究了控制权重λ的下限值与预测步长和阶梯因子的关系.在一定范围内,该下限值对参数变化很敏感,并出现很陡的峰值,此时可去掉控制加权项,其功能由阶梯因子来部分承担,来改善系统闭环性能.本文的研究结果可以指导控制权重λ的取值以及进一步简化算法.*