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基于控制歷史的自適應PID控制方法及其在熱工過程中的應用

發(fā)布時間:2017-05-02 09:01

  本文關(guān)鍵詞:基于控制歷史的自適應PID控制方法及其在熱工過程中的應用,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:經(jīng)典PID控制算法原理簡單、通用性強,在熱工過程控制領(lǐng)域獲得廣泛應用。熱工控制對象普遍存在著大延遲、大慣性、非線性和不確定性的特征,導致傳統(tǒng)的PID控制方法難以獲得理想的控制效果。隨著現(xiàn)代電力生產(chǎn)向著高參數(shù)、大容量的機組方向發(fā)展,對熱工對象的控制系統(tǒng)也提出了更高的要求。為了進一步提高PID控制算法對熱工對象的適應能力,本文構(gòu)建了一種基于控制歷史的自適應PID控制策略。本文的主要工作有: 1.針對熱工控制對象的主要特點,對傳統(tǒng)PID增量控制器進行了改進。在延遲系統(tǒng)逆動力學定性分析的基礎(chǔ)上,通過引入控制歷史信息,重新定義了新的矯正基準量來代替原有基準量,設計了一種基于控制歷史的(Based on Control’sHistory,BCH)自適應PID控制器(簡記為BCH-PID控制器)。 2.針對一階慣性加純延遲控制對象、二階慣性加純延遲控制對象、300MW鍋爐主汽溫度控制對象、600MW鍋爐主汽溫度控制對象,分別進行了BCH-PID控制仿真試驗。結(jié)果表明,由于BCH-PID控制器綜合考慮了遲延系統(tǒng)中控制歷史對當前控制的影響,當對象動態(tài)特性發(fā)生變化時,,在不改變控制器參數(shù)的情況下,采用BCH-PID控制方案較傳統(tǒng)PID控制方案有很好的控制性能和一定的自適應能力。 3.通過引入遞推最小二乘法,在線辨識BCH-PID控制器各控制歷史量對應的權(quán)重系數(shù),對BCH-PID的結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化,形成了一種改進的BCH-PID控制算法。將改進BCH-PID控制算法應用于鍋爐主汽溫度過程控制。仿真結(jié)果表明,改進后的BCH-PID自適應能力得到了明顯提高。同時,還可以根據(jù)權(quán)重系數(shù)分布,估算出不同鍋爐負荷下其主汽溫度控制對象的延遲時間。
【關(guān)鍵詞】:熱工對象 控制歷史信息 PID控制器 逆動力學 自適應控制
【學位授予單位】:重慶大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2013
【分類號】:TK32;TK223.7
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 主要符號表8-9
  • 1 緒論9-19
  • 1.1 熱工對象控制方法研究的意義9-11
  • 1.1.1 火電廠熱工控制對象的特點10
  • 1.1.2 現(xiàn)代火電廠發(fā)展趨勢及要求10-11
  • 1.2 大延遲熱工對象控制方法綜述11-17
  • 1.2.1 PID 控制12-13
  • 1.2.2 Smith 預估控制及其發(fā)展13-14
  • 1.2.3 延遲系統(tǒng)的智能控制14-17
  • 1.3 本文主要工作17-19
  • 2 基于控制歷史的自適應 PID 控制算法19-39
  • 2.1 問題描述19-20
  • 2.2 BCH-PID 控制算法的設計20-22
  • 2.2.1 BCH-PID 控制算法思想20-21
  • 2.2.2 BCH-PID 控制算法實現(xiàn)21-22
  • 2.3 一般延遲系統(tǒng)仿真試驗及分析22-27
  • 2.4 鍋爐主汽溫度系統(tǒng)仿真實驗27-38
  • 2.4.1 鍋爐主汽溫度系統(tǒng)的靜態(tài)特性28
  • 2.4.2 鍋爐主汽溫度系統(tǒng)的動態(tài)特性28-31
  • 2.4.3 鍋爐主汽溫度控制仿真試驗一31-34
  • 2.4.4 鍋爐主汽溫度控制仿真試驗二34-38
  • 2.5 結(jié)論38-39
  • 3 系統(tǒng)辨識與自適應控制39-47
  • 3.1 系統(tǒng)辨識的基本原理39-40
  • 3.2 系統(tǒng)辨識的基本內(nèi)容40-42
  • 3.3 自適應控制42-46
  • 3.4 小結(jié)46-47
  • 4 基于遞推最小二乘法改進 BCH-PID 算法47-61
  • 4.1 BCH-PID 算法缺陷47-48
  • 4.2 最小二乘法48-53
  • 4.2.1 最小二乘法的基本概念48
  • 4.2.2 最小二乘問題的提法48-49
  • 4.2.3 最小二乘問題的解49-51
  • 4.2.4 遞推最小二乘算法51-53
  • 4.3 BCH-PID 算法動態(tài)參數(shù)的辨識53-60
  • 4.4 小結(jié)60-61
  • 5 結(jié)論與展望61-63
  • 5.1 結(jié)論61
  • 5.2 展望61-63
  • 致謝63-64
  • 參考文獻64-67
  • 附錄67
  • A. 作者在攻讀學位期間發(fā)表的論文情況67

【參考文獻】

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本文編號:340625

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