新型智能控制系统研究及其在热工过程控制中的应用

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1、Y⋯60856E摘要本文研究了新型智能控制系统及其在热工过程控制中的应用。首先，提出了两种智能控制器设计方法:具有参数自校正功能的模糊PID控制器;具有规则库自调整功能的模糊控制器。其次，针对热工对象存在大惯性、大迟延问题，设计了一种基于性能指标的规则库可优化的模糊控制器;针对热工对象存在大范围变工况问题，设计了一种适合于全工况范围变化的智能串级控制系统。再次，基于模糊控制和滑模控制的特点，对模糊系统的学习算法进行了研究，提出了一种后件参数在线自学习的模糊控制算法。并同时将上述算法分别应用于火电厂热工控制中。最后，在上述自学习模糊控制算法中，引入论域伸缩因子，研究并设计出一种适合多变量控

2、制系统的变论域模糊控制算法，运用Lyapunov方法证明了算法的收敛性，并应用于火电厂单元机组协调控制系统中。通过大量仿真实验，证明了本文所提出的控制算法的有效性。关键词:智能控制系统，模糊滑模控制，学习算法，变论域AbstractTheIntelligentcontrolsystemanditsapplicationinthermalprocesscontrolareresearchedinthispaper.Firstly,twointelligentcontrolalgorithmsareproposed:aself-tuningfuzzyPIDcontrollerandafuzz

3、ycontrollerwithfine-tuningrulebase.Secondly,afuzzycontrollerbasedonperformanceindexisdesigned,whichissuitablefortheobjectwithlargeinertiaanddelay;consideringthevariablemodeloftheobjectinthedifferentsetpoint,aintelligentcascadecontrolsystemispresented.Thirdly,theon-linelearningalgorithmfortheoutpu

4、tparameteroffuzzyslidemodecontrollerisgiven,simultaneously,abovemethodsarerespectivelyappliedtotheprocesscontrolofunitinpowerplant.Finally,afuzzycontrolstrategywithvariableuniverseforMIMOsystemsisdesignedbyaddingaflexgenetothelearningalgorithm.TheconvergenceofthelearningalgorithmisprovedthroughLy

5、apunovmethod,anditisappliedtothecoordinatedcontrolsystemfortheboiler-turbineunit.Agreatofsimulationresultsshowtheadvantagesofthesepresentedcontrolstrategiesinthispaper.KEYWORDS:intelligentcontrolsystem,fuzzyslidemodecontrol,learningalgorithm,variableuniverse华北电力大学(北京)硕士学位论文第一章绪论1.，选题背景和意义随着我国电力工业

6、的迅速发展，大容量火力发电单元机组己成为电网中的骨千机组。为了保证单元机组的正常运行以及高度的安全性、经济性，对单元机组的自动化水平提出了更高的要求。由于单元机组存在着大迟延，大惯性和严重的非线性及扰动频繁等特点，传统的控制方法已经不能满足电网对机组的要求，由先进的智能化控制策略取代常规控制策略成为火电厂过程控制发展的趋势。目前，以模糊控制，神经元网络控制为代表的智能控制策略是解决具有不确定性系统控制难题的有效方法。模糊控制应用近年来取得了巨大发展，人们期待着它能够在复杂的热工过程控制中发挥重要作用。此外，模糊控制和神经元网络相结合，是提高系统鲁棒性和克服系统不确定性的有效手段，具有广阔

7、的应用前景。随着智能控制理论和计算机通讯技术等相关学科的发展，智能控制在电厂热工过程控制中将发挥着越来越重要的作用。本文旨在研究新型智能控制系统及其在热工过程控制中的应用，具有重要的理论意义和广泛的工程实用价值。1.2智能控制的产生自动控制理论的发展一般分为三个阶段151:本世纪40-50年代的“古典控制理论”时期:60-70年代的“现代控制理论”时期，从70年代开始的“智能控制理论”时期。古典控制理论和现代控制理论是以被控对象或过