检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

连续搅拌反应釜的广义预测控制算法研究

连续搅拌反应釜的广义预测控制算法研究

作者：蒋坤桂林理工大学

学位级别：硕士

连续搅拌反应釜（Continuous Stirred Tank Reactor,CSTR）是化工行业中重要的生产设备之一,在染料制品生产、医药生产、添加剂制备等行业中的应用十分广泛。反应釜中发生的化学反应伴随着大量的吸热或者放热,釜内温度的骤升或者骤降直... 详细信息

连续搅拌反应釜（Continuous Stirred Tank Reactor,CSTR）是化工行业中重要的生产设备之一,在染料制品生产、医药生产、添加剂制备等行业中的应用十分广泛。反应釜中发生的化学反应伴随着大量的吸热或者放热,釜内温度的骤升或者骤降直接导致产品质量不易把控,因此对反应釜温度控制的研究一直都是该领域中重点研究的内容之一。CSTR系统往往表现出强非线性、大时滞和强耦合性等特点,这些特点的存在让常规PID控制方法很难满足CSTR的控制要求。本文采用广义预测控制（Generalized Predictive Control,GPC）算法对CSTR温度控制系统进行控制研究。针对一类典型的CSTR温度控制系统,将GPC算法应用到CSTR温度控制系统中,运用MATLAB软件与常规PID控制进行对比仿真实验,实验结果表明GPC算法控制的系统动态性能更好。GPC算法在滚动优化环节中,使用梯度寻优法求取预测控制输入序列,其缺点是寻优过程较慢,搜索精度不高。针对上述问题,将粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法引入到GPC算法的滚动优化环节,形成一种混合优化PSO-GPC算法,提高了寻优速度和求解精度。针对标准PSO算法存在寻优时容易陷入局部最优的问题,本文在PSO-GPC算法的基础上提出了改进的PSO-GPC（Improved Particle Swarm Optimization GPC,IPSO-GPC）算法,并通过测试函数证实了IPSO算法能够有效避免以上问题,具有更好的全局搜索能力,系统的控制性能和稳定性得到提高。最后,通过MATLAB软件对CSTR温度控制系统进行仿真研究,并对系统响应曲线进行对比分析,结果表明,IPSO-GPC算法表现出更好的控制性能,尤其在系统模型失配时,具有更好的抗干扰能力和鲁棒性,综合控制能力比其它算法更好。

关键词：连续搅拌反应釜广义预测控制粒子群优化混合优化

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

沥青搅拌站骨料温度预测控制研究

沥青搅拌站骨料温度预测控制研究

作者：康伟西安理工大学

学位级别：硕士

沥青搅拌站是沥青混合料生产的主要场所。近年来随着我国道路的快速发展,沥青混合料的需求量日益增加,同时对其质量也提出越来越高的要求。在沥青混合料生产过程中,骨料温度是影响沥青混合料质量的重要参数,因此,如何保证骨料温度符合... 详细信息

沥青搅拌站是沥青混合料生产的主要场所。近年来随着我国道路的快速发展,沥青混合料的需求量日益增加,同时对其质量也提出越来越高的要求。在沥青混合料生产过程中,骨料温度是影响沥青混合料质量的重要参数,因此,如何保证骨料温度符合生产工艺要求是沥青混合料生产的重要环节。目前,沥青搅拌站一般采用PID控制方法来控制骨料温度,然而,当生产过程中骨料湿度、环境温度、进料量等一系列不确定性因素发生变化的时候,PID控制方法便很难达到理想的温度控制效果。针对PID控制不佳的问题,本课题利用骨料加热机理、系统辨识理论、预测控制理论以及多模型控制理论,对沥青搅拌站骨料的温度控制问题进行了研究,并取得了一些有意义的研究成果。本文的主要研究内容如下:1、本文考虑骨料温度系统复杂的物理变化及非线性过程,根据加热滚筒的内部特性和传热机理,建立了基于能量平衡的四输入一输出骨料温度集总参数模型,利用该模型分析了各输入变量对骨料温度的影响。其次建立了沥青搅拌站骨料温度仿真系统,得到了其运行过程中各输入输出变量的实时仿真数据,结合辨识理论对模型中未知的参数进行辨识。仿真实验结果表明所得模型具有较高的准确度,为后续基于模型的骨料温度预测控制奠定了基础。2、针对骨料温度系统大惯性、滞后、参数慢时变的特点,使用广义预测控制(GPC)来对骨料出口温度的变化趋势加以预测并在线辨识模型参数,提前调节燃烧器油门开度的控制量,从而达到控制大惯性、滞后、参数慢时变的目的。并针对其运算过程中计算量大和可能产生病态数据的问题,在GPC算法的基础上引入阶梯式策略加以改进,减少计算量的同时也提高了系统的快速性,并对燃油控制量进行了约束,保护了执行机构,避免磨损。最后通过仿真实验验证了改进后的SGPC在骨料温度控制中的响应速度和超调量均优于PID控制,具有良好的控制性能和鲁棒性。3、在骨料加热过程中,骨料进料量(负荷)会随着生产要求偶尔发生大的波动,从而引起骨料温度模型参数发生大的改变,此时单一模型预测控制器便很难适应这种变化,为此本文提出一种多模型切换控制策略,预先在骨料加热系统的多个典型工况之下,建立其控制数学模型,然后根据骨料温度的实际输出与各模型之间的误差,在每个采样时刻基于切换性能指标选出最优的局部模型作为当前的预测模型,并切换到当前模型所对应的控制器上,从而实现骨料温度在负荷全工况运行下的自适应控制。仿真结果表明本文提出的多模型骨料温度预测控制方法优于PID控制,在骨料负荷工况大范围内具有良好的动态调节品质和鲁棒性,能够达到预期的控制效果。

关键词：骨料温度机理建模参数辨识广义预测控制多模型切换预测控制

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

脱硫吸收塔建模与优化控制研究

脱硫吸收塔建模与优化控制研究

作者：张秋蓉华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

随着国家经济的高速发展,社会对电力的需求量日益增加。与此同时,可再生能源发电具有节能环保的优势而得到了大力的发展,但由于其自身具有的出力不确定性给电网稳定运行带来了挑战。因此,在新型电力系统建设过程中燃煤发电机组在发电市... 详细信息

随着国家经济的高速发展,社会对电力的需求量日益增加。与此同时,可再生能源发电具有节能环保的优势而得到了大力的发展,但由于其自身具有的出力不确定性给电网稳定运行带来了挑战。因此,在新型电力系统建设过程中燃煤发电机组在发电市场仍然占主导地位。燃煤发电排放的污染物是造成大气污染主要原因之一。为此,国家出台了燃煤电厂污染物排放的最新标准,为了响应国家政策,实现污染物超低排放,各个燃煤电厂纷纷进行超净排放技术改造。SO2作为污染物的主要组成成分,如何稳定控制SO2的排放浓度,同时使脱硫系统高效经济运行已成为火电机组脱硫控制系统亟需解决的问题。为了实现SO2排放的稳定控制,需要对脱硫系统的控制环节进行优化,而建立精确的系统模型是实现控制优化的前提。本文以石灰石-石膏湿法烟气脱硫系统为研究对象,在介绍了脱硫系统工艺流程和脱硫原理的基础上,明确了当前脱硫系统的主要控制需求。针对控制需求,从脱硫的机理入手,根据影响被控对象的主要因素和被控对象的运行特性确立了模型结构。采用融合布谷鸟算法的粒子群算法对模型进行辨识,得到分别以浆液pH值和出口 SO2浓度的为输出变量的模型,辨识得到的模型精度良好,验证了改进算法的有效性和模型的适用性。脱硫系统是一个具有大惯性、纯迟延、非线性和时变性的复杂控制系统,仅依靠传统的单回路PID控制很难达到最佳的运行状态。本文提出了一种改进的控制策略,即加入流量调节的副回路,使用广义预测控制算法作为主控制器算法,同时将烟气侧扰动作为前馈,并在反馈通道中加入反馈值的微分项构成一个串级前馈-反馈复合控制系统。对提出的改进控制策略进行仿真研究,与传统的PID控制进行比较,结果表明广义预测控制较常规的PID控制具有更好的控制性能,提升了系统的动态性能和稳态性能,为燃煤电厂湿法脱硫系统优化控制提供了可行性方案。

关键词：湿法烟气脱硫模型辨识粒子群算法广义预测控制优化控制

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

广义预测控制快速算法研究及其应用

武汉理工大学学报 2009年第8期31卷 109-112,140页

作者：刘福才王哲温淑焕燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004

近年来广义预测控制在工业控制过程中得到了广泛的应用,但是由于其控制律的计算需要求解Diophantine方程和求解逆矩阵,不适合应用在实时性要求高的领域,因此限制了它的应用范围。改进的广义预测控制算法解决了计算量大的问题,提高了快... 详细信息

近年来广义预测控制在工业控制过程中得到了广泛的应用,但是由于其控制律的计算需要求解Diophantine方程和求解逆矩阵,不适合应用在实时性要求高的领域,因此限制了它的应用范围。改进的广义预测控制算法解决了计算量大的问题,提高了快速性。

关键词：广义预测控制 Diophantine方程逆矩阵快速算法

组态化预测控制及其在脱硫pH值控制中的仿真研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

动力工程学报 2019年第7期39卷 562-567,575页

作者：华伟崔晓波帅云峰黄治军江苏方天电力技术有限公司南京211102 南京工程学院能源与动力工程学院南京211167 东南大学能源与环境学院南京210096

为进一步提高火电机组脱硫系统的控制品质,用广义预测控制器替代传统脱硫pH值串级控制主调比例微分积分(PID)控制器,并通过算法简化与函数拟合提出了一种组态化预测控制方法,基于该算法通过集散控制系统(DCS)组态设计脱硫pH值控制系统... 详细信息

为进一步提高火电机组脱硫系统的控制品质,用广义预测控制器替代传统脱硫pH值串级控制主调比例微分积分(PID)控制器,并通过算法简化与函数拟合提出了一种组态化预测控制方法,基于该算法通过集散控制系统(DCS)组态设计脱硫pH值控制系统。结果表明:组态化预测控制对pH值的控制在调节时间、超调量及动态偏差等方面均优于传统串级PID控制,可显著提高pH值的调节精度同时降低调节时间;与常规广义预测控制相比,组态化预测控制的控制性能基本相同。

关键词：石灰石浆液脱硫系统 pH值广义预测控制组态

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于二阶段自适应多模型的聚合釜温度控制

清华大学学报（自然科学版） 2016年第7期56卷 707-716页

作者：王振雷毛福兴王昕华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237 上海交通大学电工与电子技术中心上海200240

针对丙烯腈聚合过程的强时滞和较大参数不确定等特性,该文提出一种基于二阶段自适应多模型的广义预测控制方法。该方法首先根据系统的参数范围,建立多个自适应模型,应用最小二乘算法分别进行参数估计。再利用各自适应模型的参数估计值... 详细信息

针对丙烯腈聚合过程的强时滞和较大参数不确定等特性,该文提出一种基于二阶段自适应多模型的广义预测控制方法。该方法首先根据系统的参数范围,建立多个自适应模型,应用最小二乘算法分别进行参数估计。再利用各自适应模型的参数估计值和预报误差计算模型的权值,将各参数估计值加权求和得到最终参数估计值。将该参数估计值作为参数的真值,利用广义预测控制算法确定各时刻的控制作用。仿真结果显示:该方法能使系统未知参数快速收敛到真值,同时系统的动态性能和对理想温度的跟踪精度较常规多模型自适应控制有明显的提高。

关键词：多模型二阶段自适应广义预测控制聚合釜自适应控制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

广义预测控制在液位控制系统中的应用研究

北京理工大学学报 2003年第2期23卷 194-197,211页

作者：范瑞霞莫伟锋毕军北京理工大学信息科学技术学院自动控制系北京100081

研究广义预测自校正控制算法在液位控制系统中的设计方案 ,建立被控对象 CARIMA模型 ,讨论算法优化性能指标中的参数选择 .针对基本的最小二乘法产生的对象模型参数估计不准的问题 ,在参数的递推估计、参数估计的收敛速度、参数估计的... 详细信息

研究广义预测自校正控制算法在液位控制系统中的设计方案 ,建立被控对象 CARIMA模型 ,讨论算法优化性能指标中的参数选择 .针对基本的最小二乘法产生的对象模型参数估计不准的问题 ,在参数的递推估计、参数估计的收敛速度、参数估计的在线检验以及对象输入输出数据的处理 4个方面给出相应的改进方法 .实验结果表明 ,所采用的设计方法合理可行 ,具有一定的实用价值 .

关键词：广义预测控制参数估计过程控制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中低速磁浮列车制动过程的时滞补偿预测控制

铁道科学与工程学报 2024年第2期21卷 735-747页

作者：崔俊锋王长远王琦周艳丽熊光华杨辉北京全路通信信号研究设计院集团有限公司北京100070 华东交通大学电气与自动化工程学院江西南昌330013

中低速磁悬浮列车制动过程中具有非线性强、时滞大、时滞特性难处理等特性,传统列车制动控制方法难以实现对磁浮列车制动过程的精准速度控制。为解决中低速磁悬浮列车制动过程的时滞问题,提高制动控制精度,提出一种中低速磁浮列车制动... 详细信息

中低速磁悬浮列车制动过程中具有非线性强、时滞大、时滞特性难处理等特性,传统列车制动控制方法难以实现对磁浮列车制动过程的精准速度控制。为解决中低速磁悬浮列车制动过程的时滞问题,提高制动控制精度,提出一种中低速磁浮列车制动过程的时滞补偿预测控制方法。首先,根据中低速磁悬浮列车实际运行数据,利用带有遗忘因子的递推最小二乘法辨识列车模型参数,建立列车自回归模型。然后,根据得到的受控自回归积分滑动平均模型和Smith预估器构建带时滞补偿的广义预测控制器并分析其控制律更新过程,实现对中低速磁悬浮列车制动过程的纯滞后补偿,降低列车制动过程中时滞特性的影响。最后,基于某磁浮线现场数据,以中低速磁悬浮列车制动过程为被控对象进行实验仿真,并比较时滞补偿广义预测控制方法与传统广义预测控制方法对于中低速磁悬浮列车制动过程速度跟踪控制的效果。仿真结果表明:所设计的时滞补偿广义预测控制器能够以更高的精度实现对中低速磁悬浮列车制动过程的速度跟踪,且与传统广义预测控制方法相比,系统跟踪误差更小并具有更好的控制性能。所提出的时滞补偿广义预测控制算法不仅解决了中低速磁悬浮列车制动过程的时滞问题,而且有效提高了列车制动控制的精度,验证了该方法的有效性。

关键词：中低速磁悬浮列车制动过程时滞补偿广义预测控制 Smith预估器

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

广义预测控制性能改进的研究

广义预测控制性能改进的研究

作者：田仕军浙江理工大学

学位级别：硕士

广义预测控制是一种具有强鲁棒性的模型预测控制算法，适用于具有纯延时，参数时变的非最小相位系统。但是，一方面该算法需要被控对象的参数模型，而有些对象无法获得精确的参数模型。另一方面，该算法过于复杂，计算量较大。再次，实... 详细信息

广义预测控制是一种具有强鲁棒性的模型预测控制算法，适用于具有纯延时，参数时变的非最小相位系统。但是，一方面该算法需要被控对象的参数模型，而有些对象无法获得精确的参数模型。另一方面，该算法过于复杂，计算量较大。再次，实际的工业控制中对超调的产生较为敏感，过大的超调会导致控制难以实施，甚至导致生产事故。以上几个方面限制了该算法在工业控制中的应用。因此，研究可以有效抑制超调的产生，不需要精确地参数模型，计算量较小的广义预测控制算法将具有重要的现实意义。本文主要从以下几个方面展开了研究：首先，针对广义预测控制的超调抑制问题，本文提出了一种基于单步预测输出差值抑制超调的改进预测控制算法。对于单变量系统，通过在性能指标函数中引入单步预测输出差值项，有效抑制了超调的产生。进而，将单步预测输出差值项引入到多变量广义预测控制的性能指标函数中。仿真实验证明，改进广义预测控制算法对单变量和多变量系统同样有效。其次，针对广义预测控制需要参数模型和求解丢番图方程过程复杂的问题，本文提出了一种改进的自适应预测控制算法。将多步预测模型看成一个整体，该整体可分为两个部分。一部分为柔化后的系统实际输出，这部分将作为预测模型的起点;另一部分为将来的输入对系统的作用效果评估，评估矩阵可由递推最小二乘法辨识得出。这种建立多步预测模型的方法，不需要事先知道系统的参数模型，不必关心系统的阶次，不需要求解丢番图方程，所需辨识的参数较少，易于在线实施。再次，针对多变量系统的控制问题，提出了一种改进的多变量自适应预测控制算法。多变量系统的多步预测模型同样分为两部分。一部分为柔化后的系统实际输出，这部分将作为预测模型的起点。另一部分为将来的输入对系统的作用效果评估，评估矩阵可由递推最小二乘法辨识得出。仿真研究证明，本文提出的自适应预测控制算法不仅适用于单变量系统，也适用于多变量系统。不仅对于线性系统有效，对于一部分非线性系统同样有效。最后，在上述研究的基础上，结合现有的预测PID控制理论，提出了一种自适应预测PID控制算法。该算法不需要系统的参数模型，系统输入具有传统PID控制的结构形式，PID参数通过滚动优化在线调整。该算法同时也有效抑制了超调的产生。仿真研究表明，该算法在应用于发酵罐温度控制中后，取得了良好的控制效果。

关键词：广义预测控制抑制超调自适应控制隐式广义预测控制预测PID控制