復雜熱工系統(tǒng)廣義非線性預測控制及在線優(yōu)化研究.pdf

1、火電廠熱工自動化是保障設備安全、提高機組經濟性、減輕勞動強度及改善勞動條件的重要技術措施?；痣娚a過程本身是一個菲常復雜的控制系統(tǒng)，滯后、慣性、時變以及多變量特征，使其成為非線性系統(tǒng)建模與有效控制的困難所在。
　　 廣義預測控制作為一種對模型精度要求低、魯棒性強、能夠有效克服系統(tǒng)大滯后并易于實現計算機實時控制的算法，已經成功應用于一些工業(yè)過程控制中，并顯示出強大的生命力。對于火電機組復雜非線性熱工系統(tǒng)，研究其廣義預測控制及其在線

2、優(yōu)化算法，對智能電網的建設無疑具有一定的理論意義和應用價值。因此，本文圍繞快速穩(wěn)定的在線優(yōu)化算法研究及其在非線性多步預測優(yōu)化控制中的應用問題，開展了如下研究：
　　 1.在線優(yōu)化算法研究
　　 研究了幾種新型智能優(yōu)化算法：混沌優(yōu)化算法、粒子群優(yōu)化算法以及新型小世界優(yōu)化算法。為了解決現有小世界優(yōu)化算法存在由于編碼、解碼而造成的算法繁瑣和運行時間長等問題，在二進制和十進制編碼小世界優(yōu)化算法基礎上，提出了一種新的基于實數編碼的

3、小世界優(yōu)化算法。
　　 仿真分析表明，實數編碼小世界優(yōu)化算法比二進制編碼小世界算法、混沌優(yōu)化算法和粒子群優(yōu)化算法具有更高的搜索效率和精度，適宜于廣義預測控制的在線滾動優(yōu)化計算及求解。
　　 2.廣義預測控制在復雜非線性熱工系統(tǒng)中的應用
　　 首先，針對單元機組非線性負荷系統(tǒng)多目標優(yōu)化的控制問題，將BP神經網絡辨識、實數編碼小世界優(yōu)化算法和多目標優(yōu)化預測控制思想有機結合，提出一種新型的非線性預測控制器。仿真結果表明

4、，在AGC負荷指令變化時，單元機組各變量得到了滿意的實時控制效果。
　　 然后，針對鍋爐過熱蒸汽溫度系統(tǒng)大遲延、大慣性和非線性特性，引入基于混沌遺傳算法的T-S模糊模型，并對其實施了非線性預測控制，應用上述基于實數編碼的小世界優(yōu)化算法，仿真結果證明本文提出的廣義非線性預測控制在線滾動優(yōu)化算法在處理大滯后、非線性系統(tǒng)的優(yōu)越性。
　　 最后，考慮到實際工業(yè)過程系統(tǒng)總是受到各種軟硬約束的限制，對上述兩個控制系統(tǒng)分別加入執(zhí)行機構