导读:本文包含了主汽温控制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模糊,算法,蒸汽,粒子,自适应,温度,记忆。
主汽温控制论文文献综述
刘朝荣,马立新[1]（2019）在《基于自适应模糊PID的锅炉主汽温控制方法研究》一文中研究指出为解决火力发电锅炉主汽温具有较大的惯性和较长延迟,且容易受到多种不同因素干扰的问题。在主汽温串级PID控制的基础上,给PID控制器前边加入模糊控制器。用输入量偏差和偏差的变化率作为模糊控制器的输入,构造主汽温自适应模糊PID控制器,实现了对PID控制器3个输出参数的实时调控,从而解决锅炉主汽温存在的大惯性和长延迟问题。建模仿真结果说明了新设计的组合控制器比PID控制器作出反应的时间和平衡干扰时间更短,能实现锅炉主汽温的快速准确控制,具有一定应用参考价值。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年19期）
郭明杰,韦根原[2]（2019）在《基于SA-PSO算法的主汽温控制系统参数优化研究》一文中研究指出针对基本PSO算法本身存在着的对于离散的优化问题处理不佳,以及容易陷入局部最优等缺点,设计了一种引入线性递减权重机制与模拟退火算法(SA)思想的改进粒子群算法(SA-PSO),并将SA-PSO算法应用到火电厂主汽温控制系统的PID控制器参数整定中。MATLAB仿真实验结果表明:在62%,88%及100%3种不同负荷的工况下进行控制系统参数优化时,SA-PSO算法与基本PSO算法及传统Ziegler-Nichols参数整定法(Z-N法)相比,更加不容易陷入局部最优,提高了主汽温控制系统的控制品质。仿真实验的结果证明了SA-PSO算法的有效性以及在实际工业状况下的适用性。(本文来源于《山东电力技术》期刊2019年07期）
章家岩,高锦,冯旭刚[3]（2019）在《火力发电锅炉主汽温控制系统的动态矩阵控制策略》一文中研究指出针对火力发电锅炉主汽温控制系统的大惯性、纯滞后和非线性等特点,提出一种基于动态矩阵控制的主汽温预测控制策略。根据过热蒸汽传输通道特性,将减温水流量扰动作为前馈补偿;综合考虑机组负荷、燃料波动等扰动因素设计动态矩阵控制器;采用有限时段的滚动优化策略,并引入基于误差的反馈校正算法,从而能全面考虑模型失配、时变、干扰等引起的不确定性,及时弥补这些因素造成的影响,提高系统的鲁棒性。仿真结果表明:与常规PID和Smith预估控制策略相比,在施加扰动情况下所设计的控制策略调节时间最多可减少314.28 s,超调量最多可降低12.6%;在模型失配情况下调节时间最多可减少516.66 s,超调量最多可降低15.46%。工程应用结果表明:主汽温控制偏差低于±5℃,动态和稳态性能得到了很大改善,能有效满足发电锅炉主汽温控制系统的实际要求。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2019年10期）
韩磊,王灵梅,孟子立,孟恩隆[4]（2019）在《基于模糊自抗扰的锅炉主汽温控制策略研究》一文中研究指出为提高火电主汽温控制系统在机组参与深度调峰过程中的控制品质,提升控制系统的自适应能力与鲁棒性,提出了模糊ADRC串级控制方案。在MATLAB仿真平台中搭建控制器进行仿真研究,并与传统的PID串级控制方案进行比较,最后用蒙特卡洛法验证控制系统的鲁棒性。仿真结果表明:模糊自抗扰控制器的快速响应能力优于PID控制器;在增加内扰的情况下,模糊ADRC的抗扰性较好;在随机工况的控制中,模糊ADRC表现出更好的自适应能力与鲁棒性。(本文来源于《热能动力工程》期刊2019年05期）
张凤南[5]（2019）在《基于历史数据的主汽温控制系统建模研究》一文中研究指出火电机组主汽温对象是一类大惯性、大迟延、非线性时变热工对象。作为机组安全运行控制环节的重要参数之一,为提高其控制品质保证经济效益,首先要了解主汽温系统的热工特性并建立准确的模型。与传统的建模方法相比,基于历史数据的热工建模方法占据了很大的优势,但大部分数据建模结果并不能与现场控制器参数相匹配,仅停留在仿真阶段。因此,将主汽温控制系统建模分为执行机构与主汽温被控对象两部分,提供一种主汽温系统建模的新思路。本文将粒子群算法和长短期记忆算法应用于主汽温控制系统建模研究中,对某330MW机组建立基于历史数据的主汽温控制系统模型。通过对主汽温影响因素的深入分析,针对历史数据信息量大、变量冗余等特点,引入主成分分析法用于辅助变量选择,优化了模型的输入变量,保证建模结果的有效性和准确性。基于粒子群算法建立了执行机构的数学模型,并将主汽温对象模型分为导前区与惰性区两部分完成。长短期记忆算法建模中对比了单变量输入与多变量输入的预测结果。结果表明,粒子群算法运算速度快,能获得直观的传递函数模型但模型精度较低;长短期记忆算法精度高、算法稳定且能准确的反应被控对象的特性;同时长短期记忆算法对大样本数据建模更具有优势,长短期记忆算法为基于数据的热工建模提供了新思路。(本文来源于《华北电力大学》期刊2019-03-01）
吕正鑫[6]（2019）在《模糊控制算法研究及在火电厂主汽温控制的应用》一文中研究指出在火电厂单元机组运行中,主蒸汽温度是一项非常重要的参数,对火电厂运行的安全性和经济性具有很大的影响。但由于过热蒸汽对象大迟延、大惯性、多扰动的特性,可能会产生较大的超调量和较长的调节时间,这使得常规PID控制变得越发困难,所以主蒸汽温度控制一直是火电厂运行控制研究的热点,同时也是难点。目前常见的控制方法如预测控制、自适应控制以及状态变量控制等基于现代控制理论的控制方法由于其算法存在缺陷,导致很少能在现场使用。与此同时,智能控制方法如模糊控制、神经网络控制等在飞速发展,本文针对此情况展开研究,主要研究工作如下:(1)将长短期记忆(LSTM)神经网络引入主蒸汽温度的预测,因其算法本身具有时序性的特点,将主蒸汽温度也作为输入变量之一参与预测,并使用火电厂实际数据对一天的主蒸汽温度进行预测,通过预测结果证明了该算法在主蒸汽温度预测中的可行性和准确性。(2)对模糊控制中用来平衡偏差和偏差变化率的权重因子的取值进行改进。根据模糊控制思想,使得权重因子根据偏差和偏差变化率的等级量取值,并使用拉格朗日插值方法对权重因子进行代数插值,使其可以连续变化,从而使模糊控制具有了自适应能力。(3)提出一种基于长短期记忆神经网络算法预测的模糊控制方法,使用长短期记忆神经网络对下一时刻主蒸汽温度进行预测,得到下一时刻主蒸汽温度的值与当前时刻的主蒸汽温度作为控制器校正环节的输入,控制器校正环节也是模糊控制,以主汽温度变化的偏差和偏差的变化率为输入,同时此时的主蒸汽温度与设定值差值的正负对应不同的校正环节的取值规则,最后将校正环节的输出与原模糊控制取和共同作用于喷水减温阀来控制主蒸汽温度。经过仿真实验验证了该方法在主蒸汽温度控制中的有效性和安全性。(本文来源于《华北电力大学》期刊2019-03-01）
王海洋[7]（2019）在《基于模糊预测PID控制的电站主汽温控制系统设计》一文中研究指出在传统的控制系统中,串级PID控制系统对改善控制品质有其独到之处,广泛应用于在工业过程控制中。串级PID控制系统适用于具有容量滞后较大、纯时延较大、扰动变化激烈而且幅度大、参数互相关联、非线性等特点的工业生产过程。然而,随着科技的不断进步,人们对过程自动化的要求也越来越高,传统的串级PID控制系统有时难以满足过程控制的更高要求。因而,运用先进控制算法改进原有的串级PID控制系统,来保持生产稳定、降低消耗和成本、提高劳动生产率,具有深远的意义。本文第一部分介绍了串级PID控制、模糊控制以及模糊PID控制的基本原理,以及对主汽温串级控制系统的特点进行了分析,为下一步改进传统的主汽温串级PID控制系统提供了理论依据。第二部分以火电厂主汽温为被控对象,给出了模糊串级PID控制系统的详细设计方案,并通过MATLAB仿真对比了串级PID控制算法与模糊串级PID控制算法,说明了模糊串级PID控制算法的可行性与优越性。第叁部分首先介绍了预测函数控制的相关理论,然后基于预测函数原理改进了第二部分设计的模糊串级PID控制算法,并进一步验证了主汽温串级控制系统模型。该控制算法基于预测函数控制的框架,将内环和被控对象拟合为广义被控对象,使用当前过程输入信号获得对未来过程行为的预测,在串级PID控制系统外环引入了基于多步预测的模糊PID控制来获得最优控制律。最后利用MATLAB仿真工具对被控对象进行了阶跃信号跟踪、内环与外环的抗干扰性以及适应性叁方面的仿真研究。研究结果表明,相对于模糊PID串级控制系统与串级PID控制系统,基于预测原理的模糊串级PID控制系统具有响应时间更短短、抗干扰能力强、过渡时间快、鲁棒性强等优点。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2019-03-01）
吴成渝,王超,李斌[8]（2018）在《模糊自适应PID串级控制在主汽温控制中的应用》一文中研究指出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。(本文来源于《电子设计工程》期刊2018年22期）
平玉环,管志敏,李宗耀[9]（2018）在《基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统》一文中研究指出针对火电厂主汽温被控对象大滞后、大惯性、模型不确定,采用常规的串级PID控制难以获得良好控制效果的特点。结合模糊理论与Smith预估技术,提出了基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统,即采用Smith预估内回路广义被控对象,以模糊自适应控制器对预估后的广义被控对象进行控制。该控制系统容易实现,对工况变化具有良好的自适应性。对某主汽温系统5种工况进行仿真,结果表明该控制方案具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。此外,该控制方法在现有的集散控制系统和现场总线控制系统中容易实现,不需要增加硬件投资,具有较高的工程应用价值。(本文来源于《中国电力》期刊2018年11期）
蔡利军,朱豫才,吕霞,吴真,蒋鹏飞[10]（2018）在《模型预测控制在超超临界机组AGC协调控制和主汽温控制中的应用》一文中研究指出在介绍模型预测控制(MPC)的基础上,提出了基于MPC的协调控制与主蒸汽温度控制方案,并应用于两台660 MW超超临界燃煤发电机组。MPC控制效果与原PID控制效果的对比表明,采用MPC控制,负荷控制精度提高,主蒸汽压力偏差减小,变负荷速率提升,最大发电功率增加。该MPC系统已成功运行10个月,机组的电网两个细则考核指标得到很大提高,K_p值从1.5分别提升到2.8和3.5,排名从当地电网中间升为电网第二。(本文来源于《中国电力》期刊2018年07期）
主汽温控制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对基本PSO算法本身存在着的对于离散的优化问题处理不佳,以及容易陷入局部最优等缺点,设计了一种引入线性递减权重机制与模拟退火算法(SA)思想的改进粒子群算法(SA-PSO),并将SA-PSO算法应用到火电厂主汽温控制系统的PID控制器参数整定中。MATLAB仿真实验结果表明:在62%,88%及100%3种不同负荷的工况下进行控制系统参数优化时,SA-PSO算法与基本PSO算法及传统Ziegler-Nichols参数整定法(Z-N法)相比,更加不容易陷入局部最优,提高了主汽温控制系统的控制品质。仿真实验的结果证明了SA-PSO算法的有效性以及在实际工业状况下的适用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
主汽温控制论文参考文献
[1].刘朝荣,马立新.基于自适应模糊PID的锅炉主汽温控制方法研究[J].电子测量技术.2019
[2].郭明杰,韦根原.基于SA-PSO算法的主汽温控制系统参数优化研究[J].山东电力技术.2019
[3].章家岩,高锦,冯旭刚.火力发电锅炉主汽温控制系统的动态矩阵控制策略[J].西安交通大学学报.2019
[4].韩磊,王灵梅,孟子立,孟恩隆.基于模糊自抗扰的锅炉主汽温控制策略研究[J].热能动力工程.2019
[5].张凤南.基于历史数据的主汽温控制系统建模研究[D].华北电力大学.2019
[6].吕正鑫.模糊控制算法研究及在火电厂主汽温控制的应用[D].华北电力大学.2019
[7].王海洋.基于模糊预测PID控制的电站主汽温控制系统设计[D].华北电力大学(北京).2019
[8].吴成渝,王超,李斌.模糊自适应PID串级控制在主汽温控制中的应用[J].电子设计工程.2018
[9].平玉环,管志敏,李宗耀.基于Smith预估的模糊自适应主汽温控制系统[J].中国电力.2018
[10].蔡利军,朱豫才,吕霞,吴真,蒋鹏飞.模型预测控制在超超临界机组AGC协调控制和主汽温控制中的应用[J].中国电力.2018
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