无模型自适应控制在锅炉主汽温控系统中的应用

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智能控制在燃气锅炉中的应用

智能控制在燃气锅炉中的应用燃气锅炉作为一种重要的供暖设备，在如今智能化时代得到了越来越广泛的应用。

智能控制技术的引入极大地提高了燃气锅炉的安全性、能效性和使用便利性。

本文将探讨智能控制在燃气锅炉中的应用，并对其带来的好处进行分析。

一、智能温控系统智能温控系统是燃气锅炉中常见的智能控制设备之一。

通过精确的温度传感器和智能控制芯片，智能温控系统可以实现对供暖温度的精确调控。

用户可以通过智能手机、平板电脑等移动终端远程控制燃气锅炉的启停、调温等功能，非常方便实用。

而且智能温控系统还具备报警功能，可以在异常情况下及时提醒用户，并发出相应报警信号，保障用户的安全。

二、远程监控与维护借助智能控制技术，燃气锅炉可以实现远程监控与维护功能。

通过与互联网相连接，用户可以随时随地通过智能终端远程监测燃气锅炉的工作状态、燃气消耗情况等。

一旦发现异常，用户可以及时采取措施，避免潜在的安全隐患。

同时，燃气锅炉的售后维修也得到了极大的便利，维修人员可以通过远程诊断的方式对故障进行排查和修复，节约了时间和人力成本。

三、智能节能模式智能控制技术还可以应用于燃气锅炉的节能模式。

通过对用户的供暖需求进行智能分析和预测，燃气锅炉可以根据实际情况自动调整工作模式，实现能源的最优利用。

比如在用户短暂离开家时，燃气锅炉可以自动切换到低功耗模式，减少燃气消耗，节约能源。

智能节能模式的应用不仅可以降低用户的供暖成本，还有助于减少对环境的影响，体现了燃气锅炉的可持续发展理念。

四、智能诊断与维护智能控制技术为燃气锅炉的诊断与维护提供了更加科学和高效的方法。

智能诊断系统可以实时监测燃气锅炉的各项参数，并进行快速分析和判断。

一旦发现异常情况，系统会自动发出报警信号，并提供相应的故障排查建议，方便用户进行自我维修或者及时联系专业技术人员。

智能诊断系统的应用可以大大减少因故障导致的停机时间，提高燃气锅炉的运行效率和可靠性。

五、智能学习与适应性控制智能控制技术还可以使燃气锅炉实现智能学习与适应性控制。

主蒸汽压力的无模型自适应预测控制

主蒸汽压力的无模型自适应预测控制
冯玉昌;史冬琳;白佳文
【期刊名称】《热力发电》
【年(卷),期】2012(041)008
【摘要】针对火电机组主蒸汽压力被控对象的大惯性、大迟延等特点,采用伪梯度向量的概念,对被控对象进行动态化处理,得到预测模型.提出了1种新型的无模型自适应预测控制(MFAPC)算法,将MFAPC算法用于主蒸汽压力串级控制系统的主调节器中,副调节器采用常规PI控制器.仿真结果表明,MFAPC-PI串级控制系统较常规PID-PI串级控制系统响应速度快、抗干扰性能强,对系统参数时变具有较好的鲁棒性.
【总页数】4页(P37-40)
【作者】冯玉昌;史冬琳;白佳文
【作者单位】东北电力大学自动化工程学院,吉林吉林市 132012;东北电力大学自动化工程学院,吉林吉林市 132012;东北电力大学自动化工程学院,吉林吉林市132012
【正文语种】中文
【中图分类】TK321;TP273+.2
【相关文献】
1.多变量系统的变时滞无模型自适应广义预测控制 [J], 侯小秋
2.多变量系统的变时滞无模型自适应广义预测控制 [J], 侯小秋
3.多变量系统的变时滞无模型自适应单值预测控制 [J], 侯小秋
4.在线优化参数的变时滞无模型自适应单值预测控制 [J], 侯小秋
5.在线优化参数的变时滞无模型自适应单值预测控制 [J], 侯小秋
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基于无模型自适应控制的主汽温控制系统

维普资讯
№ １２００６
电力科学与工程
ＥＬＥＴＲＩＰ州ＥＳＥＮＣＥＡＮＤＣＣ（ＲＣＩＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ
文章编号：１７ —７２２０）１０１．３６２０９（０６０ —０９０
基于无模型自适应控制的主汽温控制系统
ＭＦＣ技术的关键为：提取输入输出信号中的有效Ａ
规的ＰＤ控制，能适应对象参数的变化并表现出良好的控制Ｉ品质，具有较强的鲁棒性和自适应能力。
关键字：ＭＦ；主汽温；仿真ＡＣ中图分类号：＇３３Ｉ２Ｋ文献标识码：Ａ
信息并加以利用，通过快速强制学习的方式，使ＭＦＣ控制器能够准确把握过程对象当前的特征，Ａ
考虑如式（）１非线性系统：
Ｙｋ＝［ｌｆ “ ｋ１，ｌｋ（）（）ｆｙ：，（）Ｕ：］，１
式中：，为已知函数；（）ｋ时刻的系统输出量，Ｙｋ为其中ｋ０ｌ２ … ；（一１为第ｋ时刻的系统输入＝，，， “ ｋ）控制向量；ｋ为离散时间；
难保证系统的控制精度，所以常规ＰＤ主汽温调节Ｉ系统不能在所有工况都有满意的调节效果。非线性系统的自适应是当今控制理论研究热点之一，是一类不完全依赖或不依赖系统参数模型的
摘要：基于ＭＦＣ（Ａ无模型自适应控制）理论，针对电厂主汽温被控对象的大惯性、大滞后特点，充分发挥ＰＤ抗干扰１性强和ＭＦＣ对惯性、延迟适应能力强的优点设计了ＭＦＣ明，该方法的控制效果优于常Ｉ

模糊自适应内模PI_控制算法在小型生物质锅炉控制系统中的应用

Dynamical Systems and Control 动力系统与控制, 2023, 12(2), 105-114 Published Online April 2023 in Hans. https:///journal/dsc https:///10.12677/dsc.2023.122011模糊自适应内模PI 控制算法在小型生物质锅炉控制系统中的应用韩林山，王永清，张琳，许兰贵*华北水利水电大学机械学院，河南郑州收稿日期：2023年3月27日；录用日期：2023年4月21日；发布日期：2023年4月28日摘要生物质锅炉是主要的热能转化设备，锅炉温度作为评价设备运行状况的重要指标之一，其控制系统品质的好坏直接影响到锅炉的安全性和经济性。

考虑到生物质燃料锅炉温度控制系统存在非线性、大时滞、强耦合、多干扰等问题，提出一种基于模糊自适应内模PI 控制的温度控制策略。

该算法采用模糊自适应PI 控制，结合内模控制算法，配合低阶滤波器，并通过MATLAB 工具箱进行了系统的仿真实验。

实验结果表明：同常规PI 、模糊PI 及内模PI 控制方法相比，该控制器能够极大地改善温度控制系统的控制品质，响应快速，控制精准，鲁棒性强，能够应用于工业的实际生产。

关键词生物质锅炉，模糊自适应内模PID ，温度控制Application of Fuzzy Adaptive Internal Model PI Controller in Control System of Small Biomass BoilerLinshan Han, Yongqing Wang, Lin Zhang, Langui Xu *School of Mechanical Engineering, North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou HenanReceived: Mar. 27th , 2023; accepted: Apr. 21st , 2023; published: Apr. 28th , 2023AbstractBiomass boiler is the main heat energy conversion equipment, and the boiler temperature is one*通讯作者。

自适应模糊PID在温度控制系统中的应用_令朝霞

图1温度控制系统的工艺流图自适应模糊PID 在温度控制系统中的应用*令朝霞（陕西理工学院电气工程学院，陕西汉中723000）Application of Adaptive Fuzzy PID in Temperature Control System摘要根据复杂锅炉温度系统，设计出一种自适应模糊PID 控制器。

其优点是应用模糊控制适应系统的不确定性，能够提高对象模型不确定时PID 参数的自适应能力。

很大程度上改善了系统的控制质量，提高了系统的鲁棒性。

实际运行结果证明了该方法的有效性。

关键词：温度系统，模糊控制，自适应控制AbstractThis paper designs a kind of adaptive fuzzy PID controller according to the complex boiler temperature system．The ad-vantage is the application of fuzzy control adaptive system uncertainty．To improve the object model uncertainty about the PID parameters adaptive ability．Improved control quality and enhanced robustness of the system．Actual operating results prove the effectiveness of the method．Keywords :temperature control,fuzzy control,adaptive control*陕西省教育厅资助项目（11JK0934）锅炉对象是具有大滞后、时变、非线性或无法获得精确数学模型的复杂系统。

对此，常规PID 控制器无法获得好的控制效果。

而模糊控制器则是根据人工控制规则组织控制决策表，然后由该表决定控制量的大小。

自适应模糊PID在温度控制系统中的应用

到Ｆ一工序。道由于实际工艺中扰动因素多，荷会经常发生变负化，．度系统容量滞后大，了保证整个工艺顺利运行．求日温为要锅炉温度波动不能过大，则会影响后续产品的质量。１中锅否图
１系统要求及控制方案设计
模糊ＰＤ控制器的基本思想是将模糊决策理论和ＰＤ控ＩＩ制结合起来，偏差ｅ和偏差变化ｅ作为输入，用模糊控制以。利
规则在线对ＰＤ参数进行修改。其既具有模糊控制灵活而适应Ｉ
性强的优点，具有ＰＤ控制精度高的特点。又Ｉ
１１系统工艺要求如图１所示为温度控制系统工艺流图，系统要求对锅炉加热至某一恒定值（４）右，热后的热水通过一段管导输送７％左加
模型的复杂系统。对此，常规ＰＤ控制器无法获得好的控制效果。Ｉ而模糊控制器则是根据人工控制规则组织控制决策表，后由该然表决定控制量的大小。将模糊控制和ＰＤ控制器两者结合起来，Ｉ扬长避短，具有模糊控制灵活而适应性强的优点，具有ＰＤ既又Ｉ控制精度高的特点，复杂控制系统具有良好的控制效果。本文对研究一种自适应型模糊ＰＤ控制器在锅炉温度系统中的应用。Ｉ

锅炉水循环系统的无模型自适应控制研究

第３３卷第７期
重庆理工大学学报（自然科学）
２０１９年７月
Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．７
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）
Ｊｕｌ．２０１９
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４－８４２５（ｚ）．２０１９．０７．０２９
收稿日期：２０１８－１１－１６
作者简介：朱明山，男，硕士，工程师，主要从事除尘系统控制、能源管理等方面研究，Ｅｍａｉｌ：ｗｙｌ＿ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒ＠１６３．ｃｏｍ；刘剑敏，男，工程师，主要从事烟草工艺技术改造工作研究。
朱明山，等：锅炉水循环系统的无模型自适应控制研究
２１５
如何提高锅炉热效率是动力供应部门需要面过遗传算法对无模型自适应控制算法进行参数优
锅炉水循环系统的无模型自适应控制研究
朱明山，刘剑敏，胡小虎，余数，徐顺宠，叶志晖
（浙江中烟工业有限责任公司宁波卷烟厂，浙江宁波３１５５０４）
摘要：为了保证软水循环系统的流动性以充分吸收燃气锅炉烟气余热，改造了锅炉水循环
系统的控制策略。首先采用批量最小二乘法辨识出锅炉水循环系统保温水箱部件的输入输出关
本文引用格式：朱明山，刘剑敏，胡小虎，等．锅炉水循环系统的无模型自适应控制研究［Ｊ］．重庆理工大学学报（自然科学），２０１９，３３（７）：２１４－２２０．
Ｃｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｍａｔ：ＺＨＵＭｉｎｇｓｈａｎ，ＬＩＵＪｉａｎｍｉｎ，ＨＵＸｉａｏｈｕ，ｅｔａｌ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＭｏｄｅｌＦｒｅｅＡｄａｐｔｉｖｅＣｏｎｔｒｏｌｏｆＢｏｉｌｅｒＷａｔｅｒＣｉｒｃｕｌａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ），２０１９，３３（７）：２１４－２２０．

模型参考自适应控制在主蒸汽温度控制中的应用

பைடு நூலகம்
１引言
在火电厂中，主蒸汽温度是表征机组运行工况的重要参数之一，系着机组运行的安全性和经济性。关主蒸汽温度过高，可能使过热器管道和汽轮机高压缸等设备产生高温变形而被损坏；主蒸汽温度过低，导会致机组热效率降低，因此对其要求非常严格，一般要求主蒸汽温度基本上维持在额定值附近，额定值的暂与时偏差不超过 ± ０Ｃ。目前主要的控制策略有单回路１￣ＰＤ和串级ＰＤ控制。常规ＰＤ控制器具有结构简ＩＩＩ单、于实现等优点，火电厂汽温对象呈明显的多易但容、大迟延、大惯性和参数时变性，且处于负荷、燃烧等多种扰动中，控制难度很大，常规控制方案难以取得好的控制效果ｕ。Ｊ针对这一问题，少学者和技术人员开展了对主不蒸汽温度控制的相关研究。该领域的研究热点是将预测控制、糊控制、经网络技术、传算法等结合模神遗ＰＤ控制应用于主蒸汽温度的控制中，改善控制质Ｉ以量。本文提出将模型参考自适应控制应用于火电厂过热蒸汽温度的控制。在ＭＡＬＢ环境下，本文给出ＴＡ对
＜电气开关》（００Ｎ．）２１．ｏ４
７３
文章编号：０４— ８Ｘ（００００７０１０２９２１）４— ０３— ３
模型参考自适应控制在主蒸汽温度控制中的应用

基于CARIMA模型的自适应预测函数控制在锅炉燃烧系统中的应用_王文兰

电力自动化设备
1
锅炉燃烧被控对象的动态特性
第 30 卷
本文研究的被控对象为 300 MW 单元机组 W 型火焰直吹式燃煤锅炉［5］。锅炉燃烧被控对象是一个三输入、三输出的相互关联的多变量对象，其动态特性可用传递矩阵表示：
数的个数； μ=［ μ1… μN］T 为权系数，需优化计算。为防止出现控制量剧烈变化和超调等现象，需引入一条在预测时域内的指数曲线作为参考轨迹：（3 ） yref （t + i） = yr（t + i） - αi［yr（t） - yp（t）］其中，yref （t + i ）为 t + i 时刻的参数轨迹值；yr （t + i ）为 t + i 时刻的跟踪设定值；yp（t）为 t 时刻的被控对象输出实际测量值；α = e t ／ 3 ，0 ＜ α ＜ 1，T 为采样周期；tr 为期望的闭环响应时间（此处为 α 的定义式，前面提到的 αi 为第 i 个采样周期时的值）。为了求得 t + i 时刻的过程输出值 y （t + i ），用以下的 Diophantine （丢番）方程：（4 ） E（z-1）A（z-1）Δ + z-iFi（z-1） = 1 -1 -1 -1 -i -1 （5 ） Ei （ z ） B （ z ） = G i （ z ） + z Hi （ z ） Ei（z-1） = e0 + e1 z-1 + … + ei -1 z-i +1 Fi（z-1） = f 0i + f 1i z-1 + … + fNia z-Na

自适应模糊控制在炉温控制系统中的应用研究

Ｖｏ．８１２Ｎｏ．１
Ｊｎ．ａ
２１００
文章编号：０８４２２１）１０５—０１０ —１０（００Ｏ —０２３
自适应模糊控制在炉温控制系统中的应用研究
黄金侠，宋国义，韩华
（木斯大学信息电子技术学院，龙江佳木斯１４０）佳黑５０７
ｅ的论域量划为ｌ个等级：一６一５一４一３一ｃ＇３｛，，，，
１输入输出参数的模糊化）在温度模糊控制器里，温度传感器实时检测将的温度ｔ和给定温度ｔ。的差设为ｅｔ，差变化（）偏率设为ｅ（）即ｃ￡，ｅｔ（）＝ｔ — ｔ，ｃｔｌ２ｅ（）＝ｅ￡（）一ｅｔ）（一１根据炉温的实际的检测情况和控制精度，温将
ｙ＝
（一）戈
（２）
把变化范围在［，］ａｂ上的值转换到［６＋］间一，６之并进行离散化，９贝偏差和偏差变化率的量化因子分别为＝６２＝３和＝６０５＝１．偏差ｅ／／．２设，
图２模糊ＰＤＩ控制其结构图
模糊控制器的设计主要包括以下４部分：择选描述输入输出参数的模糊化；确定各模糊变量的隶
输出；最后根据调整后的，，Ｋ和重新代入公式（）！生进行运箕计算结果即为控制器的
① 收稿日期；０９—１ —２２０１０
图１示．所

自适应控制方法及实践

自适应控制方法及实践自适应控制方法是一种能够根据系统动态变化进行实时调整的控制方法。

随着科技的发展和应用的广泛，自适应控制方法在工业控制、机器人、无人系统等领域中得到了广泛应用。

本文将介绍自适应控制方法的基本原理和实践应用，并结合实例进行详细说明。

一、自适应控制方法的基本原理自适应控制方法通过对系统进行实时监测和分析，根据系统的动态特性和变化情况，自动调整控制参数，以实现系统的稳定性和性能优化。

它通常包括以下几个方面的内容：1. 参数识别：自适应控制方法首先需要对系统参数进行准确的识别。

参数识别可以通过系统辨识理论和方法进行，通过对系统输入输出数据的分析和处理，得到系统的动态特性和参数模型。

2. 参数估计与更新：通过已识别的参数模型，利用数学模型和算法进行参数的估计和更新，以准确反映实时的系统状态和变化情况。

3. 控制规律调整：根据参数的估计值和实际的系统输出情况，自适应控制方法不断调整控制规律，使得系统能够更好地适应不确定性和变化性。

二、自适应控制方法的实践应用自适应控制方法在实践中有着广泛的应用，以下将介绍几个常见的实践应用领域。

1. 工业过程控制：在工业自动化领域，自适应控制方法可以根据工厂生产的实时情况来自动调整控制参数，保证工艺过程的稳定和品质的一致性。

例如，在化工生产中，采用自适应控制方法可以有效应对原料浓度、温度等参数的变化，从而提高产品质量和生产效率。

2. 机器人控制：自适应控制方法在机器人领域中也有着重要的应用。

机器人的任务和环境通常会不断变化，而自适应控制方法可以实现机器人的自动调整和优化。

例如，在自动化装配中，机器人需要根据零件的尺寸、位置等信息进行准确的抓取和放置，自适应控制方法可以使机器人更好地适应不同的零件规格和工作环境。

3. 无人系统控制：在无人系统领域中，自适应控制方法可以提高系统的稳定性和性能，实现更加精确的控制和导航。

例如，在无人驾驶车辆中，自适应控制方法可以根据实时道路和交通情况，自动调整车辆的行驶速度、转向角度等，以确保驾驶安全和效率。

基于无模型自适应控制的主汽温控制方案设计

基于无模型自适应控制的主汽温控制方案设计摘要：无模型控制律的基本算法就是由泛模型式的辨识算法和基本控制算法在线交互进行而组成。

经过迭代计算得到值以后，即可以应用控制律式进行系统反馈控制。

电站汽温控制随着机组负荷的多变出现了控制对象的模型也在不断变化，将无模型自适应控制用于机组的主汽温控制提高了机组控制水平。

关键词：无模型自适应；主汽温；APC概述自20世纪80年代以来，DCS及现在兴起的FCS(现场总线控制系统)逐渐取代了盘装控制器的地位。

DCS引进我国后的近20年的实践，使人们逐渐发现，应用的结果与原来购置DCS的希望目标相差甚远。

在炼油、化工、电力等行业，除一些简单装置外，用DCS实现优化控制的为数甚少。

人们企图用某些先进控制算来解决这些问题。

但又遇到了另一个问题：即先进控制律的设计，必须要求建立系统可用的数学模型或完备的知识库和推理模式。

实践证明，因为人员的技术水平和熟练程度的限制；硬件的计算能力的限制；算法可实现程度限制使得以上问题变得困难。

自适应控制器的设计首先要建立系统的数学模型。

就是说自适应控制器的设计必须依赖一个结构确定的模型，这就限制了这种自适应性的适用范围。

无模型控制器的设计，打破了参数自适应的限制，实现了结构自适应，它的设计是以泛模型为基础的。

引入泛模型的目的，是为了避免在自适应控制器设计前的建模过程。

泛模型也应该在反馈过程中得到校正，所以它是与无模型控制律的基本形式同时存在。

1.无模型自适应控制器的一般形式无模型控制律的一般形式由下述算法组成：1）满足方程：（1）2）控制律算法（2）其中：u(k一1)是P维输人向量；k是离散时间；y(k一1)是真实系统S相应于控制量u(k一2)的一维输出(假定系统时滞是1) ；是系统输出目标值；为适当常数，它的作用是避免当太小而使由算法得到的的某些分量非常大；为补偿系数，称为控制参数；G(·)是一个适当的函数，它表示控制律的功能组合部分，功能组合部分是由一系列控制功能元经适当组合而成，所谓控制功能元是指表示一种控制功能的算法公式，而且：={Yo，Y(k一1)，Y(k一2)，⋯ ，Y(k一n,)}，；n、m是适当的非负整数；表示可能时变的功能组合系数向量，它由在线自适应辨识算法来确定。

PID型自适应模糊控制在锅炉主蒸汽温度控制中的仿真研究

pid型自适应模糊控制在锅炉主蒸汽温度控制中的仿真研究pid型自适应模糊控制在锅炉主蒸汽温度控制中的仿真研究燕山大学河北秦皇岛066004通过对pid型模糊控制器主蒸汽温度的大惯性和大滞后性以及难以建立精确的数学模型特性的研究提出了一种自适应模糊控制方法其通过在线调节可调因子不断优化控制过程使模糊控制系统具有较强的自适应能力
表 1 模糊控制规则
Δe( k)
e( k)
NB NM NS
ZO
PS
PM
PB
NB
PB
PL
PL
PM
PS
PS
PS
图 1 PID 型模糊控制系统
NM
PB
PL
PM
PM
PS
NS
NM
NS
PB
PM
PM
PS
NS
NM NM
采用代数积 - 加法 - 重心模糊推理法[6] ,可推导
PD 型模糊控制器的输出为 :
U = A + PE + D E′
PID 型自适应模糊控制在锅炉主蒸汽温度控制中的仿真研究
牛培峰 ,任娟 ,王帅
燕山大学 ,河北秦皇岛 066004
[ 摘要 ] 通过对 PID 型模糊控制器、主蒸汽温度的大惯性和大滞后性以及难以建立精确的数学模型特性的研究 ,提出了一种自适应模糊控制方法 ,其通过在线调节可调因子 ,不断优化控制过程 ,使模糊控制系统具有较强的自适应能力。以主蒸汽温度控制系统为例 ,对 PID 型自适应模糊控制方法进行了仿真 ,并与模糊 PID 控制进行了对比。结果表明 ,该方法显著提高了控制系统的动态特性、稳态精度及鲁棒性。
M ( S) M ( S) S ( M) S ( B) M ( M) M ( S)

基于无模型自适应控制的温度控制系统设计

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｄｙｎａｍｉｃｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍａｎｄｎａｔｕｒｅｏｆＭＦＡＣ（ｍｏｄｅｌｆｒｅｅａｄａｐｔｉｖｅｃｏｎｔｔｕｒｂａｎｃｅａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｒｉｐｐｌｅ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｄｅｌｆｒｅｅａｄａｐｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌ；ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｃｏｎｔｒｏｌ；ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ
而且抗干扰能力也较强，温度的稳定效果较好。
关键词：无模型自适应控制；温度控制；经典ＰＩＤ控制器
中图分类号：ＴＰ２７３．２
文献标识码：Ｂ
ＤｅｓｉｇｎｏｆＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＭＦＡＣ
ＣＨＥＮＭｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｈｙｓｉｃｓａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｔｓａｎｄＳｃｉｅｎｃｅ，Ｘｉａｎｇｙａｎｇ，４４１０５３，Ｃｈｉｎａ）

模糊自适应 PID 控制在主汽温控制中的应用分析

模糊自适应 PID 控制在主汽温控制中的应用分析发表时间：2019-12-27T09:13:57.287Z 来源：《当代电力文化》2019年第17期作者：杨泽宇[导读] 常规的PID控制需要对一些复杂的过程进行控制,例如一些大惯性控制,大滞后控制以及非线性复杂过程控制摘要:常规的PID控制需要对一些复杂的过程进行控制,例如一些大惯性控制,大滞后控制以及非线性复杂过程控制,在进行控制的过程当中,对PID控制的稳定性及其调节速度都有了更高的要求,所以我们根据模糊控制理论的基础进行设计,生所生产出的模糊PID控制系统有自我调整能力,同时我们在控制下的主蒸汽温度用两种方式进行了仿真对比。

结果表明,模糊PID控制系统的调节稳定性要远高于常规的PID控制系统。

关键词:PID 模糊PID 主汽温度引言主汽温又可以称为电站主蒸汽温度,主汽温主要是对生产电器过程中的安全性以及经济性有着重要影响,同时对整个电站水汽循环的最高温度产生了一系列的影响。

假设主汽温过高,在正常工作过程当中,过热器非常容易烧坏,同时受热胀冷缩的原因,管道内和机组内部的零件受到膨胀，产生变形，进而破坏,而受到过热的温度过高会产生膨胀,进而使这些零部件而遭到破坏,竟然会对整个机组的正常运行产生一定的影响。

如果主气温太低的话,在正常运转过程中燃料的消耗量会急剧增加,同时还会导致机组的热效率降低,进而式汽轮机的尾部蒸汽产生较大的湿气,会严重影响尾部的叶片的侵蚀。

主气温的变化过高时,汽轮的机转子以及气缸差与之前相比会有明显的差异,严重还会导致机组的剧烈振动,从而产生一定的危险性。

所以主汽温必须要维持在一个特定的范围内,进而保证机组的正常运行。

一、锅炉主汽温控制系统在研究分析锅炉的水汽循环的过程,首先需要对主蒸汽进行分离，分离方式是通过汽包汽水，分离工作首先是通过低温段,安全到达减温器,然后通过过热器的高温段,最后到达的位置是汽轮机。

常规的锅炉主汽温控制主要是通过喷水降温,对锅炉主汽温产生变化的因素包含以下几点,例如:蒸汽负荷、减温水量以及烟气的穿热量等等。

无模型控制方法及其在过热汽温控制系统中的应用的开题报告

无模型控制方法及其在过热汽温控制系统中的应用的开题报告1. 研究背景过热汽温控制系统是汽轮机组中重要的控制系统之一，主要用于控制汽轮机的热力过程，保证汽轮机运行的正常稳定。

过热汽温的控制需要考虑多种因素，如进口蒸汽状态、负荷变化、机组各部件的状况等，因此是一个复杂的过程控制问题。

传统的控制方法主要是基于模型的控制方法，需要对汽轮机的各种参数建立数学模型才能进行控制，在实际应用过程中存在一定的限制。

因此，无模型控制方法应运而生。

无模型控制方法不需要建立精确的模型，只需要利用实时测量的数据进行控制，具有较强的适应性和鲁棒性，在实际应用中具有广阔的应用前景。

2. 研究内容本文主要研究无模型控制方法在过热汽温控制系统中的应用。

具体研究内容如下：(1) 综述现有的过热汽温控制方法及其优缺点，重点分析基于模型的控制方法和无模型控制方法的异同点。

(2) 研究无模型控制方法在过热汽温控制系统中的应用，分析无模型控制方法的理论原理和实现过程，进一步探讨无模型控制方法在过热汽温控制系统中的优势和不足。

(3) 利用MATLAB/Simulink搭建过热汽温控制系统的仿真模型，分别采用基于模型的控制方法和无模型控制方法进行仿真实验，并比较两种方法的控制效果，分析其优缺点。

(4) 根据实验结果，总结无模型控制方法在过热汽温控制系统中的应用优势和适用范围，并提出未来研究方向和改进建议。

3. 研究意义(1) 为汽轮机组过热汽温控制系统的优化和提高运行效率提供有效的控制方法和技术支持。

(2) 为无模型控制方法在过程控制领域的应用提供实验基础和理论支持。

(3) 推广无模型控制方法在过程控制领域的应用，进一步推动控制技术的创新和发展。

模型参考模糊自适应内模控制及其在电厂主汽温控制中的应用研究的开题报告

模型参考模糊自适应内模控制及其在电厂主汽温控制中的应用研究的开题报告一、研究背景及意义随着我国电力工业的迅速发展，电厂主汽温控制系统已成为电力系统中不可或缺的重要组成部分。

主汽温控制直接影响整个发电系统的稳定性和效率，因此对于电站主汽温控制的研究成为电力系统领域的重点之一。

传统的主汽温控制方法是PID(Proportional Integral Derivative)控制方法，但是在电厂主汽温控制中仍然存在某些问题，如系统非线性、负荷变化引起的控制误差等。

针对以上问题，模糊自适应内模控制在电厂主汽温控制中得到了广泛应用，成为目前主流的控制方法之一。

模糊自适应内模控制是一种高效、鲁棒、自适应的控制方法，对于电厂主汽温控制的异步非线性模型有较好的适应性，可有效提高主汽温控制的精度和鲁棒性能，具有很高的理论价值和实际应用价值。

因此，对模糊自适应内模控制及其在电厂主汽温控制中的应用进行深入研究，对于提高电厂主汽温控制的控制精度和鲁棒性能具有重大的意义。

二、研究内容本文主要研究模糊自适应内模控制及其在电厂主汽温控制中的应用。

具体内容包括：1. 模糊自适应内模控制的理论基础和关键技术。

介绍模糊自适应内模控制的基本概念和原理，以及控制器设计中的关键技术，如模糊控制、自适应控制、内模控制等。

2. 电厂主汽温控制系统的建模及其非线性特性分析。

建立电厂主汽温控制系统的数学模型，分析系统的非线性特性，为后续控制器设计提供理论支撑。

3. 模糊自适应内模控制在电厂主汽温控制中的应用研究。

基于所建立的主汽温控制系统模型，设计模糊自适应内模控制器，并进行模拟仿真和实验验证。

分析模糊自适应内模控制器在电厂主汽温控制中的应用效果，评估其控制精度和鲁棒性能。

三、研究方法本文采用的研究方法为理论研究、数学建模、仿真实验及实际应用评估。

具体研究方法包括：1. 理论研究。

通过文献综述和理论分析，深入了解模糊自适应内模控制的理论基础和关键技术。

模糊自适应PID串级控制在主汽温控制中的应用

模糊自适应PID串级控制在主汽温控制中的应用吴成渝;王超;李斌【摘要】针对火电厂主汽温控制系统中被控对象具有大延迟、大惯性特点,模糊控制和常规PID很难达到理想的控制要求,在Simulink环境下,将模糊控制、PID控制和串级控制结合起来,设计了主汽温串级模糊控制策略和模糊自适应PID控制器,实现了PID控制器参数的在线自整定.仿真结果表明:模糊自适应PID串级控制比常规PID串级控制具有超调量小、调节时间短,抗干扰能力强,且具有较强的鲁棒性,对实际工程应用具有一定的参考价值.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2018(026)022【总页数】4页(P122-125)【关键词】主汽温;模糊自适应;串级控制;PID【作者】吴成渝;王超;李斌【作者单位】昌吉学院物理系,新疆昌吉831100;昌吉学院物理系,新疆昌吉831100;昌吉学院物理系,新疆昌吉831100【正文语种】中文【中图分类】TN710.9主蒸汽温度是锅炉安全运行的重要参数之一，其稳定控制对电厂的经济运行具有重要的影响，汽温过高可能造成汽轮机高压部分以及过热器的蒸汽管道损坏，汽温过低会降低机组的热效率，同时温度偏低使得进入汽轮机的蒸汽湿度增加，加剧了对叶片的腐蚀，影响汽轮机的寿命[1-3]。

因此，对锅炉运行中的主汽温控制就显得非常重要，目前，大多数电厂锅炉主汽温采用常规PID串级控制系统，稳态工况运行时控制效果较好，但是由于锅炉主汽温控制受各种因素影响比较大，加之系统存在着强耦合、大惯性、强干扰等特点，采用常规PID串级控制很难实现当工况发生变化时控制系统的品质要求，本文将模糊控制、PID控制和串级控制结合起来，设计模糊自适应PID控制器实现对主汽温的控制。

1 主汽温串级控制系统目前，大型发电机组主汽温控制往往使用蒸汽侧调节方式对过热蒸汽的温度进行调控，通过使用喷水减温器向过热蒸汽中喷水的方式达到调节过热器出口汽温的目的，锅炉运行过程中必须要使主汽温稳定在规定值附近，一般要求它保持在额定值±5℃的范围内[4-6]，主汽温串级控制系统示意图如图1所示，t1为某一级过热器前的蒸汽温度，t2为该级过热器后的蒸汽温度，D为高温烟道中的蒸汽流量，W为减温水喷水量，将其用系统结构图表示如图2所示。

基于无模型自适应控制的温度控制系统设计

基于无模型自适应控制的温度控制系统设计陈铭【摘要】分析了温度控制系统的动态过程特点和无模型自适应控制思想的本质,采用无模型自适应控制的思想,构造了相应的控制器.在模拟温度控制系统的过程中,分析了该系统的非线性、滞后性、时变性等特点,在温度加热和冷却控制过程中,借用PWM控制的思想,有效克服了采样间隔时间过长而导致加热时间或者冷却时间过长而引起温度波动较大的问题.仿真结果表明,基于无模型自适应控制的温度控制系统不仅具有较短的上升时间,而且抗干扰能力也较强,温度的稳定效果较好.【期刊名称】《电气开关》【年(卷),期】2013(051)006【总页数】4页(P40-42,45)【关键词】无模型自适应控制;温度控制;经典PID控制器【作者】陈铭【作者单位】湖北文理学院物理与电子工程学院,湖北襄阳441053【正文语种】中文【中图分类】TP273+.2温度变量是过程控制系统中的重要变量之一，该变量对产品的质量起着至关重要的作用。

经典PID控制器由于其算法简单、鲁棒性好及可靠性高等优点，在可以建立精确数学模型的过程控制和运动控制领域中[1]，不仅得到了广泛的应用，而且获得了良好的控制效果[2]，该文明确指出经典PID控制器是一种标准的无模型控制器，但由于缺乏自学习能力，不具备对结构变化的适应性，故当被控对象或者控制系统的参数在使用过程中，不断变化时，基于传统控制理论设计方法设计的经典PID控制器很难获得满意的动态性能。

这种情况不仅影响了控制效果，而且影响了产品质量和产量，最重要的是有可能影响生产安全性[3]。

为了克服温度控制系统的非线性、滞后性、时变性等特点，将人工智能的设计方法引入到温度控制系统的PID控制器的设计过程中，但由于其PID参数一经整定后，在控制过程中不再跟随系统参数的变化而变化，而当被控系统参数发生变化时，很难获得理想的控制效果。

而无模型自适应控制结合经典PID控制的策略和现代人工智能中径向基函数神经网络的计算方法，既不建立也不辨识系统的数学模型[4]，也没有任何规则可供参考，充分利用系统的输入输出信息，计算新的控制变量控制系统，因此无模型自适应控制(MFAC)被称为是基于信息的控制，实际上是一种自适应的控制策略。