Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 基于权重因子自校正的主蒸汽温度外挂广义预测串级控制 | |
| 王懋譞; 王永富; 柴天佑; 张晓宇 | |
| 发表期刊 | 自动化学报
 |
| ISSN | 0254-4156 |
| 2022 | |
| 卷号 | 48期号:2页码:418-433 |
| 摘要 | 针对电厂目前普遍采用PI-PI串级控制器调节锅炉主蒸汽温度系统,不能有效克服惯性、时滞和参数时变等问题的影响,本文提出了一种理想GPC (Generalized predictive control)-PI串级控制器.首先,该理想串级控制器不仅能抑制一次和二次扰动,而且外环GPC通过对主蒸汽温度的多步预测,并结合滚动优化技术能有效克服主蒸汽温度系统的惯性和时滞问题.另外,针对主蒸汽温度系统参数时变的特性,该理想控制器采用了T-S (Takagi-Sugeno)型模糊神经网络(Fuzzy neural network, FNN)作为主蒸汽温度模型,该模型能够通过反馈校正技术实时更新模型参数.同时,为了改善主蒸汽温度系统动态响应品质和稳定性,对外环GPC中的权重因子进行了模糊自校正设计,通过理论分析和对比仿真验证了该理想GPC-PI串级控制器优于权重因子固定的GPC-PI和PI-PI串级控制器.最后,考虑到直接将电厂集散控制系统(Distributed control system, DCS)中的PI-PI串级控制器升级为理想GPC-PI串级控制器存在安全以及风险责任等问题,故将电厂的传统PI-PI串级控制器升级成外挂的GPC-PI-PI串级控制器,既改善了锅炉主蒸汽温度的控制效果又规避了风险责任,实际应用验证了该方法的有效性. |
| 关键词 | 主蒸汽温度 广义预测控制 模糊神经网络 权重因子 自校正 串级控制 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c200195 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56409 |
| 专题 | 学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王懋譞,王永富,柴天佑,等. 基于权重因子自校正的主蒸汽温度外挂广义预测串级控制[J]. 自动化学报,2022,48(2):418-433. |
| APA | 王懋譞,王永富,柴天佑,&张晓宇.(2022).基于权重因子自校正的主蒸汽温度外挂广义预测串级控制.自动化学报,48(2),418-433. |
| MLA | 王懋譞,et al."基于权重因子自校正的主蒸汽温度外挂广义预测串级控制".自动化学报 48.2(2022):418-433. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| AAS-CN-2020-0195.pdf（6240KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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