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时间:2019-02-06
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1、华北电力大学硕士学位论文摘要摘要大型火力发电厂的协调控制系统是火电厂自动控制的重要研究课题。它是一个复杂的多变量控制系统,具有非线性、时变、大迟延,强耦合等特点。常规的机炉协调控制系统控制策略现在已经不能满足电网对单元机组协调控制系统的设计要求和控制品质要求。本文在分析了协调控制对象动态特性的基础上对协调控制系统进行了解耦设计。同时,提出一种在BP神经网络的基础上的基于模型参考的神经网络PID控制器。针对国产300MW单元机组协调控制系统的动态数学模型,进行了大量的仿真试验。结果表明,本文采用的控制算法具有良好的控制品质,是一种可行的控制方案。对
2、于研究非线性、参数时变的控制系统提供了一种新的思路,具有一定的理论意义和工程应用价值。关键词:协调控制系统,神经网络PID,模型参考,解耦ABSTRACTCoordinatedControlSystem(ccs)isallimportanttopiconthepowerplantautomaticcontr01.Itisahighlycomplicatedmulti—variablecontrolsystem.Ithassomecharacterssuchasnonlinear,parameterstimevarying,largedelayan
3、dseverecoupling.Thecontrolstrategyoftraditionalcoordinatedcontrolsystemisfarfromsarisfyingwiththerequestoftheelectricnetwork.Wedesignamethodondecouplingwhenthedynamiccharacteristicoftheunitpowersethavebeenanalyzed.Basedonneuralnetworktheory,aneuralnetworkPIDcontrolalgorithmwi
4、thmodelreferenceusingBPneuralnetworkhasbeenbroughtforward.Withthecaseofthemathematic—modelofthehomemade300MWunitpowerset,itsgoodcontrolqualityhasbeenvalidatedbyalotofsimulationexperimentsandcomparingitwithtraditionalPIDcontrolalgorithm.Thepapersuppliedanewthinkingtoresearchth
5、enonlinear,time’variableandmulti.variablescontrolsystemandhavecertaintheorymeaningandprojectusingvalue.YangLi(TheoryandEngineeringofContr01)Directedbyviceprof.HeTongxiangKEYWORDS:Coordinatedcontrolsystem(ccs),NeuralnetworkPID,Modelreference,decoupling声明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《神经网
6、络PID在协调控制系统中的应用》,是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间,在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名卫珥一A期:趔互[:翌关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定,即:①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印
7、、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文;⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。r涉密的学位论文在解密后遵守此规定)作者签名:』啤日期:型』:f:堡导师签名日期:垒&:!:墨华北电力大学硕士学位论文第一章绪论1.1论文的选题背景及其意义随着科学技术的进步和电力生产工业的飞速发展,单元制大容量火电机组在我国电网中所占比例不断增大,已逐步成为电力系统的主力机组。机组容量不断增大,参数不断增多,对机组的调峰能力的快速性以及机组安全性、经济
8、性的要求越来越高,这就要求必须有越来越先进的自动化系统作为依赖,来实现电网的自动发电控制(AGC)。协调控制系统就是为了适应当前电力的发
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