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文檔簡介
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
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