自抗扰控制技术在火电机组DCS中的应用研究

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要自抗扰控制技术是在PID技术上发展而来的一种新型实用控制技术。论文对自抗扰控制技术的性能和应用进行了研究。论文对自抗扰控制技术的发展过程和性能进行分析。针对具有大迟延、大惯性、非线性和时变等特性的对象，设计了基于神经网络的自抗扰控制器，并将该控制器应用于过热汽温控制系统。进而研究了自抗扰控制技术在DCS系统上的实现方法，开发出自抗扰控制器模块。并将其应用于超临界直流炉机组协调控制系统，应用结果表明：自抗扰控制器在火电机组DCS上控制组态的可行性，具有工程应用价值和广阔的工业应用前景。关键词：自抗扰控制器，神经网络，

2、分散控制系统，协调控制系统ABSTRACTActivedisturbancerejectioncontrol(ADRC)technologyisanewtypeofpracticalcontroltechnology,whichdevelopedfromthePIDtechnology．TheperformanceandapplicationofADRCtechnologywerestudiedinthepaper．ThispaperdiscussedthedevelopmentandperformanceofADRCtechnology．A

3、ccordingtotheobjectswiththecharacteristicsoflargetime-delay,largeinertia,nonlinearandtime-varying,anADRCbasedonneuralnetworkwasdesignedandappliedtothesuperheatedsteamtemperaturecontrolsystem．Then,researchedtheimplementmethodofADRCtechnologyinDCS，developedtheADRCmodule，andap

4、plieditinthecoordinatedcontrolsystemofsupercrificalunit．TheapplicationresultindicatestheconfigurationofADRCinDCSofthermalpowerunitisfeasibility,andtheADRChaspracticalvalueandbroadprospectsforindustrialapplications．NieLing(PatternRecognitionandIntelligentSystem)Directedbypro

5、f．LiuHeKEYWORDS：ActiveDisturbanceRejectionController(ADRC)，NeuralNetwork，DistributedControlSystem(DCS)，CoordinatedControlSystem(ccs)华北电力大学硕士学位论文目录摘要ABSTRACT第一章引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯矗⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．1选题背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．2自抗扰控制技术简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．3

6、自抗扰控制技术研究概况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．21．4论文的主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3第二章从PID技术到自抗扰控制技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42．1PID技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42．1．1PID控制器⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．42．1．2非线性PID控制器⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．=．⋯⋯⋯⋯⋯52．2自抗扰控制技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

7、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．82．2．1自抗扰控制器⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82．2．2自抗扰控制技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯122．3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。13第三章自抗扰控制器性能改进的研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。143．1神经网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。143．1．1神经网络的定义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯143．1．2神经网

8、络的结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．163．1．3神经网络的学习方式⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．163．2基于神经网络的