【摘 要】
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针对锅炉主汽温度系统存在大惯性、大时滞、不确定扰动等复杂动态特性,使得采用传统串级PI控制出现超调量大、收敛速度慢等问题,本文提出了一种基于权重因子自校正的外挂广义
【机 构】
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东北大学机械工程与自动化学院; 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室; 国家能源投资集团有限责任公司;
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针对锅炉主汽温度系统存在大惯性、大时滞、不确定扰动等复杂动态特性,使得采用传统串级PI控制出现超调量大、收敛速度慢等问题,本文提出了一种基于权重因子自校正的外挂广义预测串级控制器。本文首先采用模糊神经网络实时辨识面向控制的主汽温度模型,然后设计了广义预测串级控制器。接下来本文对广义预测串级控制器中的权重因子进行动态模糊校正,进一步提高主汽温度系统动态响应速度和稳定性,通过对比仿真实验验证了广义预测(GPC-PI)串级控制器优于传统(PI-PI)串级控制器。最后考虑到电厂DCS实际系统已运行、安全问题以及风险责任等因素,将本文理想的(GPC-PI)串级控制方法改造成外挂广义预测串级控制(GPC-PI-PI)应用于电厂锅炉主汽温度控制,既保证了控制效果又规避了风险责任。
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