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《华北电力大学(河北)》 2004年
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预测函数控制及其在火电厂中的应用研究

王国玉  
【摘要】:本文首先对预测控制(MPC)进行了简要概述,特别关注了预测函数控制(PFC),MPC在火电厂中的应用现状,以及研究热点之一的分布式预测控制。介绍了PFC的基本原理,推导了一阶加纯滞后系统PFC算法。 根据PFC的基本原理,结合前人的研究结果,提出了新型PFC算法和控制策略,使得PFC系统的设计更加方便,并进一步提高了PFC系统性能。 基于易于测取的有限脉冲响应(FIR)模型,推导了一种新型PFC算法,给出了采用一个基函数(阶跃函数)和两个基函数(阶跃函数、斜坡函数)两种情形下的控制律的解析解,并分析了闭环系统稳态特性,结果表明,系统对于设定值变化和输出扰动均无余差。该算法适用于开环稳定系统。 针对非自衡对象,基于易于测取的阶跃响应模型,提出了非自衡对象PFC增量型算法,给出了控制律的解析解,并分析了闭环系统稳态性能,结果表明,系统对于设定值变化、输入和输出阶跃扰动均无余差。 针对只存在右半平面极点(开环不稳定)的非最小相位系统,设计PD反馈补偿器,将PD反馈补偿环节和被控对象组成的回路视为广义被控对象,并采用一阶加纯滞后系统PFC算法对其实施控制,仿真研究表明了该方法的有效性。针对只存在右半平面零点(开环稳定)的非最小相位系统,提出了一种参考轨迹自调整PFC策略,仿真研究显示了该策略的优越性。 将PFC应用到火电厂热工过程控制中,并进行了大量的仿真研究,为其工程实际应用打下了坚实的基础。 综合了PFC算法和串级控制策略的优点,设计了PFC-PID串级主汽温控制系统,其中,PFC算法分别采用基于一阶加纯滞后系统和基于FIR模型的算法,仿真结果表明,该系统动态品质明显优于采用PID串级控制策略的系统,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。 为了克服蒸汽量(负荷)变化对主汽温的影响,在PFC的预测模型中加入蒸汽量扰动下汽温对象模型,提出了具有对负荷变化前馈补偿的主汽温系统PFC策略。根据考虑可测扰动的PFC策略,采用基于一阶加纯滞后系统的PFC算法,推导了控制算法。仿真结果表明,系统克服负荷扰动能力得到了明显提高。 为了克服工况变化对主汽温对象动态特性的影响,给出了两种控制策略:主汽温系统多模型PFC策略和主汽温系统模糊自适应PFC策略。其中,第一种策略在若干典型的工作点建立多个固定模型,运行时根据系统工况变化,利用相应的模型进行输出预测,计算控制输出,从而进一步改善采用PFC算法的主汽温系统性能;第二种策略与多模型策略的基本思想一致,但是由于模糊模型的插值机理使得辨识模型的输出有很强的泛化能力,因此,可以用少得多的子模型来反映整个系统 WP=5 的动态特征,且模型与模型之间的切换更加平滑,更为突出的优点是对工况变化的适应性。 针对一大类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,提出了基于前馈解耦的多变量系统PFC算法,并以双入双出系统为例,给出了解析解。针对某国产200MW火电机组带汽-汽换热器的多变量强耦合汽温系统,应用该算法,进行了仿真研究,结果表明,系统达到了动态近似解耦、静态完全解耦和无静差跟踪,同时具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。 在分析给水控制对象的动态特征和控制要求的基础上,指出非自衡对象PFC增量型算法能够满足给水控制系统的要求,有望取得成功应用。采用考虑可测扰动的PFC策略和非自衡对象PFC增量型算法,设计了新型给水控制系统。仿真结果表明,系统具有良好的动态特性以及很强的鲁棒性能和抗干扰能力。系统设计简单,控制品质好,具有很大的工程实际应用潜力。 将基于FIR模型的PFC算法推广到多变量情形,并考虑了控制输入幅值和速度约束。将其应用到单元机组负荷控制系统,仿真结果表明,系统具有优良的负荷跟踪能力和较强的鲁棒性。 最后对全文进行了总结,并指出了PFC理论研究及其在火电厂热工过程控制中的工程实际应用方面有待进一步研究的问题。
【学位授予单位】:华北电力大学(河北)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TK32

【引证文献】
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3 刘海涛;多变量系统预测函数控制研究与应用[D];华北电力大学(北京);2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 陈娟;潘立登;曹柳林;;多变量时滞过程的解耦内模控制及应用[J];北京化工大学学报(自然科学版);2007年03期
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3 王天堃;徐大平;韩璞;周黎辉;;预测函数控制在长时间迟延网络控制系统中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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6 黄一;薛文超;杨晓霞;;自抗扰控制:思想、理论分析及运用[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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1 徐玉颖;气垫式流浆箱智能解耦控制系统[D];浙江理工大学;2010年
2 吴夏来;广义预测控制简化算法研究[D];浙江理工大学;2010年
3 武海博;预测函数控制系统的鲁棒性研究[D];郑州大学;2010年
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【同被引文献】
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1 陈萍,李东亭;2030mm冷轧平整机延伸率控制系统的研究[J];宝钢技术;2004年04期
2 靳其兵,程云娃,董倩;多变量广义预测控制及一种简化算法[J];北京化工大学学报(自然科学版);2005年05期
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中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 吕立华;复杂工业系统基于小波网络与鲁棒估计建模方法研究[D];浙江大学;2001年
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中国硕士学位论文全文数据库 前8条
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【二级引证文献】
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1 江连运;动态AGC在平整机恒压力控制系统中的应用研究[D];太原科技大学;2011年
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【二级参考文献】
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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6 谢磊,张泉灵,王树青,张智焕;基于多模型的自适应预测函数控制[J];浙江大学学报(工学版);2003年02期
7 边立秀,崔长春;模糊预测函数控制在主汽温控制中的应用[J];仪器仪表用户;2005年01期
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5 王天堃;徐大平;韩璞;周黎辉;;预测函数控制在长时间迟延网络控制系统中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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5 李云波;长春分公司俄油改造全线告捷[N];石油管道报;2004年
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1 王国玉;预测函数控制及其在火电厂中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2004年
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3 郭敬;液压仿真转台低速性能及其预测函数控制研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
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6 杨锡运;火电厂热工对象先进控制策略研究——多变量及键图控制[D];华北电力大学(北京);2003年
7 李鹏飞;弹性连杆机构振动主动控制理论与实验研究[D];西安理工大学;2006年
8 吴建国;基于特征模型的预测函数控制及应用研究[D];上海大学;2009年
9 王柱锋;网络控制系统的预测控制研究[D];浙江大学;2008年
10 张新房;大型风力发电机组的智能控制研究[D];华北电力大学(北京);2005年
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3 吴伟;最小二乘支持向量机建模及预测函数控制问题研究[D];浙江大学;2012年
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6 赵寅军;混凝投药预测函数控制研究[D];浙江工业大学;2011年
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8 王丽洋;基于预测函数控制的火电厂过热蒸汽温度控制改进研究[D];重庆大学;2012年
9 刘洋;预测函数控制及其在热工过程控制中的应用[D];华北电力大学(北京);2005年
10 苗建;基于支持向量机的煮沸温度预测函数控制的应用研究[D];青岛科技大学;2010年
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