刘辉[1]2004年在《时滞热工系统规则自组织模糊控制方法》文中提出自动控制对于提高建筑热工系统运行控制水平,降低建筑能耗和提高粮食干燥品质具有重要意义。建筑热工系统和粮食干燥系统都是复杂的非线性时滞耦合热工过程,以精确数学模型为基础的经典控制方法和现代控制方法对这类系统进行控制时都遇到了较大的困难,而能够将专家经验转化为控制规则的模糊控制理论给这些复杂系统控制问题的解决带来新的思路。本文针对上述两类热工过程控制共性问题,采用理论、试验及工程应用相结合的方法,首先研究了模糊控制规则的自动获取方法,然后利用散热器实验台研究了规则自组织模糊控制方法的可行性,最后进行了粮食干燥过程模糊控制应用研究。首先,分析了当前规则自组织模糊控制研究现状与模糊控制在建筑热工和粮食干燥领域的研究与应用现状,指出存在的缺点与不足,提出了本文的研究构想。其次,研究了模糊控制规则的自动获取方法,针对Mamdani型模糊控制规则,提出了基于校正规则的精确规则双阶段自组织模糊控制方法;将设计指标直接引入到模糊控制器设计过程中,提出了基于参考模型的精确规则双阶段自组织模糊控制方法;另外,对于使用T-S型模糊控制规则的模糊控制器,提出一种基于向量输入的T-S模糊控制规则聚类获取方法,针对倒立摆非线性控制问题完成了控制仿真。第叁,进行了散热器实验台热工系统控制建模与规则自组织模糊控制仿真研究。通过试验,辨识了散热器实验台热工系统中供水温度、散热器进水温度、基于热水系统调节的测试室温度、送风平均温度及基于送风系统调节的测试室温度共5个被控过程的传递函数,并对基于热水系统调节和基于送风系统调节的测试室温度响应过程进行了规则自组织模糊控制仿真。第四,进行了散热器实验台风/水系统规则自组织模糊控制试验研究。从散热器实验台热工系统中取出具有不同时滞特性的5种典型过程,分别进行了规则自组织模糊控制方法、基本模糊控制方法和PID控制方法的试验研究。试验表明规则自组织模糊控制方法的有效性。最后,进行了粮食干燥过程模糊控制工程应用与规则自组织模糊控制仿真研究。以混流式干燥塔为例,简要介绍了粮食干燥塔的结构和粮食干燥工艺流程,开发了粮食干燥过程计算机模糊控制系统,经过现场硬件和软件调
张吉礼, 赵天怡, 卢振, 刘辉[2]2009年在《环境试验室热工系统传递函数模型试验研究》文中认为针对环境试验室热工系统多变量、大时滞、非线性的控制难题探讨了其传递函数模型。首先,根据各被控回路的动态热工特性,推导得出了其微分方程和传递函数模型。然后,根据模型参数辨识要求,试验研究了各回路的动态响应特性,得到了各回路的时间序列试验数据;利用试验数据和最小二乘法,完成了各回路传递函数模型参数的辨识和模型阶次的对比分析,得到了各回路的传递函数模型。最后,利用传递函数模型,采用规则自提取模糊控制方法仿真研究了基于送风系统调节和热水系统调节的环境试验室温度模糊控制,得到了较好的控制仿真效果,为进一步试验研究环境试验室热工系统的模糊控制提供了理论基础。
张云[3]2008年在《复杂热工系统先进控制与优化研究》文中研究指明本文以火电厂复杂热工系统为研究对象,围绕复杂工业过程的控制与优化研究的热点问题,进行了下面两个部分的研究:一是预测PID控制系统的鲁棒稳定性研究,内容涉及到针对由一阶加纯滞后对象、二阶加纯滞后对象及非最小相位系统和预测PID控制器组成的系统的鲁棒稳定性分析,给出了系统保持稳定的最大过程参数区间。并验证了在大滞后情况下,系统均能保持稳定,为DCS系统的设计提供一定的指导作用;二是监控层优化设定问题的讨论,内容涉及到两层控制器的设计和设定点的优化研究。工业自动化已进入计算机时代,进入了所谓的计算机集成过程系统(Computer Integrated Processes System,简称CIPS)的时代,过程系统自动化的范围已经有了很大扩展,即从设备的基本控制、先进控制扩展到监督控制、生产计划与调度、信息管理与经营决策。无论从学科的发展,还是从国民经济的迫切需要来看,自动化当前的任务已经从单机自动化孤岛的模式转向多层次、多模式、多视图的综合集成自动化模式,这是一种全新的哲理与概念。本论文在广泛查阅各类文献的基础上,分别从上述两方面开展工作,符合当前控制领域的研究方向,是该领域当前研究的热点与难点。论文的主要内容与创新点包括:1、实际的热工过程总是存在于不确定的环境之中,总会受到预先未知的各种不确定性的影响,模型和被控对象之间也不可避免地存在着模型失配的情况。基于模型设计的最优控制应用于实际对象可能导致系统的性能变差,因此有必要对控制系统进行鲁棒稳定性的研究。在参数不确定的情况下,到目前为止,还没有一种较好的方法来分析这种由被控对象和预测PID控制器组成的系统的鲁棒稳定性。文中运用了双线性变换,将离散的特征多项式转化成连续的特征多项式。对于任意给定的参数区间,利用Kharitonov定理和边缘理论分析由被控对象和预测PID控制器组成的系统在对象参数不确定情况下输入输出的鲁棒稳定性。针对一阶加纯滞后对象给出了系统保持稳定的最大过程参数区间。2、由于一些复杂的热工系统无法用简单的一阶加纯滞后对象进行简化代替,所以本文针对二阶加纯滞后对象利用Kharitonov定理和边缘理论分析由二阶加纯滞后对象和预测PID控制器组成的系统在对象参数不确定情况下输入输出的鲁棒稳定性。针对二阶加纯滞后对象给出了系统保持稳定的最大过程参数区间。3、由于非最小相位系统在工业界具有一定的代表性,如锅炉的给水控制,因此研究非最小相位系统的鲁棒稳定性具有重要的应用价值。这里主要分析这种由非最小相位系统和预测PID控制器组成的系统的鲁棒稳定性。这种连续特征多项式的Hurwitz稳定性可由Kharitonov定理和边缘理论给出。结果表明,当过程参数偏离标称值的情况下,系统仍能保持稳定,证明了该系统具有良好的鲁棒稳定性。4、对于热工过程而言,在不同的生产条件下,充分发挥设备的最大潜力,最低限度的消耗能源和原材料,在保证质量的前提下达到最高产量,是生产过程最优化的内容。然而,实现生产过程最优化涉及的是一个装置或一个车间,因而需要大量的信息,建立较为复杂的模型,并进行大量的运算和求解,这些均需要由监控层来实现。当工况处在稳定状态时,设计两层控制器,控制层运用预测PID控制代替常规的PID控制,监控层采用广义预测控制,因为广义预测控制有展示系统未来动态行为的功能,利用预测模型为预测控制进行优化提供先验知识,从而决定采用何种输入,使对象输出符合预期的目标。实验结果表明,与设定点固定的控制方法相比,这种两层控制器可以消除不确定性影响,控制性能和经济目标均有了较大改善。应用于锅炉压力控制系统,得到了较好的控制效果。5、当工况受到较大扰动时,例如甩负荷。锅炉的变量如主蒸汽压力和汽包水位都会产生较大的波动。简单的底层控制器消除这种波动的效果不太理想。文中提出了两层结构控制方法来改善系统的性能。底层控制采用预测PID控制方法,监控层采用模糊控制,由于模糊控制的鲁棒性好,在偏离工作点较远的区域可以明显改善系统的动态性能。因此,根据当前的工况,蒸汽压力和水位的设定点由基于模糊理论的监控层给出。针对一个具体的锅炉系统,改进后的方法其控制性能和经济目标均有了很大的改善。6、当优化问题比较复杂时,用一般的解析方法得到的可能仅仅是局部最优解,无法得到全局最优解。这时采用两层控制器,控制层采用预测PID控制方法,这就使得控制层的性能有了很大的改善。监控层应用的是遗传算法理论,遗传算法具有鲁棒性能好,计算简单及功能强的特点,可以有效地解决约束的问题。本文没有谈到具体的实现,只是方法的研究,将这种方法应用到锅炉压力控制系统中,和设定点固定时的结果进行比较,可以得出结论,本文提出的优化设定方法在经济目标和能源损耗方面要好于其它的普通控制方法。
李自强[4]2009年在《热工系统先进控制仿真研究》文中认为电力行业节能减排要以火电厂节能减排为核心,以降低火电厂煤耗、厂用电率为重点。从节能的实际出发,对于火电厂热工控制系统,本文主要从控制参数的整定和控制策略的优化两个方面着手研究。本文首先介绍了PID参数自动整定算法,并针对整定效果的最优性提出了一个新的完善方案,采用Hooke-Jeeves模式搜索法进行了以几类常见的偏差项积分函数为性能指标的PID参数优化研究,通过对比分析得出,采用不同的优化控制律和控制参数对系统的控制品质影响很大,文中提出的方法可以确定出特定对象的最优性能指标。然后,本文综合单变量广义预测控制(GPC)和串级控制的优点形成了GPC-PID串级控制,并进行了电厂主汽温控制系统的仿真研究,取得良好的控制效果。为了减小算法的计算量,引入了使控制增量在控制时域内逐步衰减的思想,并在该设计方案中提出了新的控制增量衰减算法。其次,由于工业现场中所遇到的大部分过程是多变量过程,文中引入了集中式、分散式两种多变量广义预测(MGPC)算法。考虑到算法计算量过重难于编程实现,文中分别提出了集中式和分散式多变量广义预测控制的简化算法,并在后面的仿真算例中发现分散式MGPC算法较集中式算法有一定的解耦优势。最后,利用MGPC算法自身优良的协调特性,分别把集中式MGPC简化算法和有约束分散式MGPC简化算法引入到单元机组协调控制系统中,仿真结果进一步验证了算法的可行性。同时考虑到当MGPC算法在单元机组协调控制系统中应用时,其设定值对机组负荷参考轨迹的依赖性,文中结合实际情况引入了一种负荷参考轨迹的预见设定方案,以满足电网对机组负荷跟随性的要求。
参考文献：
[1]. 时滞热工系统规则自组织模糊控制方法[D]. 刘辉. 哈尔滨工业大学. 2004
[2]. 环境试验室热工系统传递函数模型试验研究[J]. 张吉礼, 赵天怡, 卢振, 刘辉. 暖通空调. 2009
[3]. 复杂热工系统先进控制与优化研究[D]. 张云. 山东大学. 2008
[4]. 热工系统先进控制仿真研究[D]. 李自强. 中国科学技术大学. 2009
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