脱硫系统多变量扰动抑制预测控制方法

脱除烟气中的二氧化硫是燃煤电厂烟气处理不可缺少的一环。由于脱硫系统具有多变量、强耦合的特点,只根据解耦控制或针对主对角元设计的扰动,观测器难以实现对扰动的准确估计,尤其在模型偏差较大时,将对象间的耦合关系当做扰动处理往往会导致控制效果恶化,难以实现预期效果。因此提出一种多变量扰动观测器,基于多变量离散状态空间模型,结合历史运行数据估计前一时刻的扰动,并进行补偿。这种扰动观测器可以考虑不同通道之间的耦合关系,保证了扰动估计的准确性和合理性,然后通过仿真验证了该方法的有效性。

在线优化参数的多变量无模型预测线性自抗扰控制

针对时变参数的多变量线性模型上叠加非线性的系统,采用具有辅助向量的多变量偏格式动态线性化方法逼近该系统,在多变量线性状态观测器中加入辨识的线性模型,提高状态观测精度。在多变量线性跟踪微分器和状态观测器分别引入超前参考输入与输出预测值,使多变量线性自抗扰控制器具有预测控制性能。运用非线性递推最小二乘法在线优化多变量线性自抗扰控制器的参数,给出在线优化参数的多变量无模型预测线性自抗扰控制算法。结果表明:无参数优化时的响应曲线,超调大,调节时间约1 s,无稳偏;有参数优化时的响应曲线,超调较小,调节时间约0.65 s,无稳偏,控制算法的响应优良。

具有时滞和干扰的多变量系统预测函数控制方法的研究(英文)

提出了一种新的多变量系统预测函数控制算法 ,该方法可以适用于具有时滞和外部干扰的多变量系统 .利用该控制算法可得到一个解析的控制量计算方程 ,其中各个控制器参数均可离线计算 ,因此在线时算法简单 ,计算量小 ,可以广泛用于解决各种快、慢速对象的控制问题 .仿真结果表明该多变量预测函数控制律具有克服干扰和时滞、跟踪性能好。

基于前馈补偿解耦的多变量汽温系统预测函数控制

针对过程通道可用一阶加纯滞后模型等价描述的多输入多输出系统,提出了基于前馈补偿解耦设计思想的多变量预测函数控制,首先将系统分解为多个多输入单输出系统,在各系统中分别将其它输入量暂视为一种可测干扰,并用预测函数控制原理设计控制器,通过求解多元一 次方程组,实现了多变量系统的预测函数控制设计。采用该方法对国产200MW火电机组带汽—汽换热器的多变量强耦合再热汽温系统进行了控制系统设计和仿真研究,计算机仿真证实了其有效性,达到了动态近似解耦、静态完全解耦和无静差跟踪,各种对象和模型失配情况下的仿真结果显示了该算法较强的鲁棒性和抗干扰能力。因为该方法是基于简化的模型,所推导出的控制算法简单,运算量小,易于工程实现,具有很高的实际应用价值。

基于多变量广义预测控制的不稳定系统控制结构选择方法

对于多输入多输出系统,在控制系统设计时首先要对被控变量和操纵变量进行控制结构选择.Bristol提出的相关增益矩阵(Relative gain array,RGA)法,以及学者们后来提出的各种改进方法,都只适用于稳定系统.本文针对不稳定系统,基于多变量广义预测控制(Generalized predictive control,GPC)的闭环控制律提出了一种控制结构的变量匹配准则.通过对预测时域、控制时域等各个参数的优化选择,使系统闭环稳定;由闭环控制律得到被控变量期望值与操纵变量的相关性矩阵,以此得出控制结构的变量配对方案.通过实例研究表明,对于开环不稳定系统,该方法可以得出正确的变量配对结果.

多变量系统的广义预测控制解耦设计

针对在系统关联严重的情况下,通过选择合适的权矩阵,预测控制可以实现间接解耦控制,但是系统的跟踪性能将大大降低的问题,提出了一种带设定值观测器的多变量广义预测解耦控制算法,结合前馈解耦控制策略与广义预测控制律,将其他通道对当前通道的影响作为扰动,从而实现近似解耦。在目标函数中用控制量的增量代替控制量,使控制增量变化不至于过于剧烈。并且增加了一种新的设定值观测器,根据设定值与实际值的偏差实时改变误差权矩阵,进一步减弱了耦合。最后,磨煤机的仿真结果验证了该控制算法的优越性。

多变量系统Laguerre预测控制算法及其改进

给出了基于Laguerre函数的多变量自适应预测控制算法,并对控制算法中的Laguerre谱系数在线递推最小二乘辨识算法进行了改进,使得控制系统性能有明显改善。双容水箱液位控制系统的实验表明,改进的Laguerre函数自适应预测控制算法对扰动和对象参数、结构的变化、强耦合及非线性具有较强的适应能力。此外,该控制策略能有效地减缓系统振荡,有更高的控制精度和良好的控制品质。因此,改进的Laguerre自适应控制策略适合于复杂工业过程的控制,具有很好的推广应用价值。

基于多层局部回归神经网络的多变量非线性系统预测控制

以罐式搅拌反应器为例 ,针对复杂多变量系统的强耦合性、非线性、时变性等问题 ,研究了多变量非线性系统的预测控制及改善控制性能的方法 .采用多层局部回归神经网络离线建立预测模型 ,以偏差补偿和模型修正相结合的方式对预测模型进行误差补偿 ,经在线校正用于预测控制 .通过对性能指标中的偏差项负指数加权 ,进一步改善预测控制性能 .仿真结果表明了控制算法的有效性 .

多变量非线性系统的有约束模糊预测解耦控制

针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测解耦控制算法:首先对多变量非线性系统建立T-S模糊模型,然后在每个采样点对系统进行局部动态线性化,将得到的系统线性化模型进行对角解耦,然后对其设计带输入约束的GPC算法.该算法充分考虑了控制输入及其增量受约束的情况,而且不必求Dio-phantine方程,减小了计算量,且削弱了变量之间的耦合程度.最后的仿真结果说明了该算法对多变量非线性系统的有效性.

非线性多变量系统的多模型广义预测解耦控制

针对实际工业过程中多变量系统存在着非线性、工况范围广、耦合强的特点,提出基于设定值观测器的非线性多模型广义预测解耦控制算法。该方法由线性广义预测控制器、一种新的设定值观测器和切换机构组成。理论分析和仿真结果表明,该控制策略不但可以保证闭环系统B IBO稳定和渐近收敛,而且能够得到很好的控制效果。

多变量系统预测函数解耦控制

提出一种新的多变量系统预测函数解耦控制(PFC)算法。该算法将多变量系统的PFC分散为若干单变量系统的PFC,使参数设计和算法求解大为简化。此外,利用该算法可得到一个解析的控制量计算方程,控制器参数均可离线计算,因此在线时算法简单、计算量小,可用于解决复杂的耦合控制问题。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。

多变量非线性系统的有约束模糊预测控制

针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测控制(GPC)算法.首先对多变量非线性系统建立T-S模糊模型,利用模糊聚类算法和正交最小二乘算法对输入变量的模糊划分及后件部分的参数分别进行辨识,然后在每个采样点对系统进行局部动态线性化.根据得到的系统线性化模型设计GPC算法,该算法充分考虑了控制输入及其增量受约束的情况,而且不必求D iophantine方程,大大减小了计算量.仿真结果表明该算法能保证系统输出有效跟踪设定值,而且控制输入和控制增量均在其约束范围之内.

多变量模糊预测控制在板形板厚综合系统中的应用

针对板形板厚综合系统，提出一种基于遗传算法的多变量模糊预测控制新方法．该方法通过模糊预测来建立多变量系统的模糊模型，给出了辨识参数．同时，利用遗传算法优化控制律．仿真结果表明该方法是有效的．

多变量约束预测控制在常压塔系统中的应用

利用多变量系统能处理变量之间强耦合作用以及预测控制对模型要求不高的特点,将多变量约束预测控制应用于常压塔温度控制系统中,效果较好。

直流锅炉超超临界机组协调系统多变量预测控制方法

在分析直流锅炉超超临界机组协调控制系统被控对象特点的基础上,得到被控对象传递函数数学结构形式,建立3输入-3输出模型,并将其简化为2输入-2输出模型。采用约束条件下的多变量预测控制算法,提高协调控制系统的控制品质;采用Block模块对约束条件进行简化,提高预测控制算法的计算速度;采用基于滚动窗口的最小二乘法对协调控制系统被控对象实现在线辨识,提高预测控制模型的精度。依据模糊规则建立机组协调控制系统,并以其为非线性研究对象进行了滑压模式下定负荷和变负荷仿真试验。结果表明：采用多变量预测控制算法的控制品质优于传统PID控制,且计算速度是传统预测控制算法的5~6倍。

多变量系统的广义预测控制及其应用

本文主要是将Clarke等人提出的单变量广义预测控制GPC(Generalized Predictive Control)应用到多变量系统的设计,并利用它设计了火电发电单元机组的负荷控制系统。

用于塞曼热稳频的自组织自适应预测控制系统

塞曼热稳频广泛应用于双频激光干涉仪中,但稳频调节器的设计存在建模困难和调整工作量大的缺点。本文提出一种非参数化自组织建模的预测控制算法实现稳频控制,并进一步引入自适应算法消除模型误差。开发了可通用于各类塞曼热稳频系统的控制软件,成功地在幅值稳频和频差稳频塞曼激光器上实现了全自动热稳频。通过和中国计量科学研究院标准I2 吸收稳频激光器的拍频比对,表明基于频差稳频的横向塞曼激光器频率稳定度达3-38 ×10 - 10 ,频率复现性达3-75 ×10 -9 。基于光强稳频的纵向塞曼激光器的频率稳定度优于2 ×10 - 8 。

一类时滞多变量连续系统的广义预测控制

针对多变量连续时间广义预测控制提出了一种新的时滞解决方案及其参数递推计算方法(MDCGPC).在多变量子子模型的基础上采用时滞预测机制,通过参数恒等式变换,将时滞补偿环节引入到预测输出中,通过求解二次性能指标获得控制律的显式解.避免了模型时滞近似方法带来的误差和非最小相位特性,可以处理各路时滞不相同的情况,通过对参考轨迹的调节,可以具有一定的解耦能力.同时参数的递推计算方法简化了多项式数学运算的难度,减小了计算负荷和复杂性.仿真结果验证了所提出算法的有效性.

多变量系统的广义预测控制解耦设计

针对双输入双输出机炉协调控制系统，首先将系统分解为两个双输入单输出系统，并用广义预测控制原理设计控制器，通过求解二元一次矩阵方程组，实现了多步预测的解耦控制。进行了仿真研究，仿真结果证实了算法的有效性。

基于支持向量机建模的多变量过程系统预测控制

基于预测控制原理和支持向量机理论,针对工业中多变量过程系统控制的困难性,提出了一种智能预测控制策略.水泥回转窑煅烧工艺作为水泥生产中最重要的环节,包含了复杂的物理和化学反应过程,具有大惯性、纯滞后、非线性和强耦合的特点.考虑到水泥工业中先进过程控制的需要,主控制系统结构包括了三个控制环:压力控制环、烧成带控制环和尾端温度控制环.基于PID和广义预测控制算法分析,广义预测控制的性能指标被转化为PID形式.通过使用基于SVM的非线性回归模型,对实验数据进行了分析.提出的控制算法在两种情况下进行仿真实验获得系统的响应,并与普通PID控制算法进行对比研究.仿真结果表明了所提出方案的有效性,在采用所提出控制算法情况下,与传统PID控制相比,控制变量典型阶跃响应具有更好的响应时间和跟踪性能.