火电单元机组实现神经网络广义预测控制的研究

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1、摘要火电单元机组具有控制对象复杂、非线性、大滞后、模型难以建立等特点，用传统的控制方法很难得到最佳的运行效果。本文在参阅大量文献的基础上，分析了火电机组协调控制系统及其数学模型，提出了神经网络广义预测控制策略，即用神经网络为对象建立辨识模型产生预测信号，并采用多变量广义预测控制方法实现预测控制。神经网络选用具有良好非线性函数逼近功能的BP网络，并针对其收敛速度慢等缺点，采用变步长法和引入动量项相结合的方法进行改进。辨识达到一定精度后，在线递推得到预测模型，最后通过极小化性能指标函数得到最优控制率。该算法不仅提高了模型辨识的精度和速度，而且避免Diophantine方程

2、的在线求解，同时将复杂的大矩阵求逆问题简化为简单的对角阵求逆，大大减少了控制器的运算量，提高了广义预测控制应用于该系统的实时性要求。应用MATLAB对其进行仿真研究，结果表明将该算法应用于单元机组协调控制中，具有较好的快速性、稳定性、抗干扰性及对对象模型的不确定较之传统PID控制具有更好的鲁棒性。关键词：神经网络；广义预测控制；单元机组AbstractThermalpowerunitisasystemwhichiscomplex,nonlinear,time-variantwithlong-timedelayanddifficulttoestablishaccurat

3、emodel.Soitishardtomakesystemgainoptimumrunningeffectwithconventionalcontrolstrategy.Here,GeneratingUnitcoordinatedcontrolsystemanditsmodelareanalyzedafterreadingabundantrelevantliterature,thenthestrategyofgeneralizedpredictivecontrolcombinedneuralnetworkisproposed,whichusedtheneuralnet

4、workastheidentifiedmodelofcontrolobjecttoproducepredictivesignal,thecontrollawwassolvedbygeneralizedpredictivecontrolarithmetic.ThemathmodelisestablishedwithBPalgorithmwhichcombineschangingstepandinductingmomentumtoimproveconvergentrate,whentheprecisionreachedacertainextent,therecursive

5、predictivemodelisachievedthroughon-lineidentification,finallytheoptimizedcontrollawisacquiredbyminimizingthefunctionofperformanceguideline.Thisalgorithmnotonlyimprovedtheprecisionofmodelidentificationbutalsoavoidedon-linecomputationofDiophantineequations.Furthermoreitsimplifiedthecalcul

6、ationofmatrixinversion,sothecontroller’sburdenwasdecreaseddrasticallyandtherealtimecharacterofarithmeticwasimproved.TheresultofMATLABsimulationshowsthatthearithmeticensurestheoutputscouldfollowinitializationspeedilyandstably,andhasbetterrobustnessthanPIDcontrol.Keywords：Neuralnetwork；Ge

7、neralizedpredictivecontrol；Generatingunit原创性声明本人声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除文中已经注明引用的内容外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得内蒙古工业大学及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谢意。学位论文作者签名：指导教师签名：日期：日期：学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：内蒙古工业大学有权将学位论文的全部或部