聚乙烯过程串级自适应PID控制系统仿真研究

主要研究聚乙烯串级自适应控制系统,构造一种改进的四阶龙格-库塔(Runge-Kutta)法、阿当姆斯(Admas)法等算法,并利用C语言编程,实现了参数整定和对象仿真,提高了系统的鲁棒性和性能指标.

基于TDFMD PID的锅炉过热汽温控制系统研究

针对过热汽温对象具有大迟延、大惯性、非线性和时变性等特性,分析了减温水流量扰动下锅炉过热汽温对象的动态特性,设计了二自由度模型驱动PID(TDFMD PID)串级汽温控制系统,并通过仿真研究与常规PID串级汽温控制系统的控制性能进行了对比.结果表明:TDFMD PID串级汽温控制系统结构简单、实时性好、控制参数易于整定、具有更好的跟踪能力和抗干扰性能,在很大程度上改善了控制系统的动态品质.

基于蚁群算法-BP神经网络的主蒸汽温度控制系统仿真研究

针对火电机组主蒸汽温度被控对象的不确定性和大延迟、大惯性、非线性等特点,设计了一种基于粒子群(PSO)算法、蚁群(ACO)算法、BP神经网络的智能PID串级控制系统。采用PSO算法优化ACO算法的参数、信息启发式因子α、期望启发式因子β、以及改进的ACO算法对BP神经网络初始权值进行优化;采用优化后的BP神经网络算法对PID控制器参数进行在线调整,从而实现对主蒸汽温度的动态控制。以某超临界600MW机组为对象,对ACO-BP和BP神经网络PID串级主蒸汽控制系统进行仿真试验。结果表明,ACO-BP PID串级主蒸汽控制系统较BP神经网络PID串级主蒸汽温度控制系统能更有效地克服主蒸汽温度被控对象的大延迟、时变性、非线性特性,提高了主蒸汽温度的控制品质。

热电厂过热控制系统的设计

针对锅炉这种具有非线性、参数不稳定、难以建立精确的数学模型的控制对象以及常规的PID控制存在着工况发生较大变化或外部扰动较大时,难以保证控制系统调节品质以及系统不易稳定、调节时间长且超调量大的问题,采用FUZZY-PID串级控制系统,既保留了串级控制抗内扰的性能,又结合模糊控制动态特性好的特点,并应用MATLAB工具箱进行仿真.结果表明:与传统的PID控制系统相比,FUZZY-PID串级控制系统具有更快的响应、更小的超调量、更强的抗干扰能力和更好的自适应性.

基于状态反馈的主蒸汽温度控制系统的设计

提出了状态反馈PID主蒸汽温度控制方法。通过状态反馈改善被控对象的动态特性,状态反馈对被控对象极点的位置进行重新配置,使等效对象的极点处于左半平面离虚轴较远的合适位置,再采用PID控制,就能够获得比较满意的控制效果。最后探讨了期望极点位置的规律和相应的确定期望观测器极点位置的规律。