基于无模型自适应控制的主汽温控制系统.pdf

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1、维普资讯http://www.cqvip.com№1电力科学与工程2006ELECTRICP(州ERSCIENCEANDENGINEERING文章编号：1672—0792(2006)01—0019．03基于无模型自适应控制的主汽温控制系统马平，李伟，郑贵文，张书勇，宁薇薇(华北电力大学自动化系，河北保定071003)MainSteamTemperatureControlSystemBasedonMFACMAPing，LIWei，ZHENGGui—wen，ZHANGShu—yong，NINGWei—wei(NorthChinaElectricPowerU

2、niversity，Baoding071003，China)Abstract：Themainsteamtemperaturecontrolsystemhaslarge类控制技术只能处理线性时不变系统，而神经网络timeconstant，longtime—delayinthermalpowerplants．MFAC-计算负担大，在线运算时间长，容易陷入局部最优。PIDca~adecontrolsystembased(mthemodelfreeadaptivecon—近年来自动控制领域中的一种新的理论和技术——troltheoryispresented．I

3、ttakestheadvantagesofthestrongan—无模型自适应控制，其控制的基本设计思想是无模ti-jammingabilityofPIDandthegoodadaptabilitytoinertand型控制律既是参数自适应，又是结构自适应。delayofMFAC．SimulationresultsshowthatthisstrategycanMFAC不依赖于系统参数模型，不易陷入局部最优，adaptthechangingoftheparametersoftheobjectandhavegoodcontrolperformancecom

4、paredwithPIDcontro1．Ithasstrong它不需要针对某个特定的受控对象进行控制器设计，robustnessandself-adaptiveability．不需对控制器参数进行复杂的人工整定，有良好的Keywords：MFAC；main—steamtemperature；simulation跟踪性能和较强的鲁棒性，并且保证系统的闭环稳摘要：基于MFAC(无模型自适应控制)理论，针对电厂主定l_1J。因此在实际应用中发展非常迅速，己成功汽温被控对象的大惯性、大滞后特点，充分发挥P1D抗干扰的应用到炼油、化工、电力、焦炭和轻工等行业j。

5、性强和MFAC对惯性、延迟适应能力强的优点设计了MFACMFAC技术的关键为：提取输入输出信号中的有效～PID控制系统。仿真研究表明，该方法的控制效果优于常信息并加以利用，通过快速强制学习的方式，使规的PID控制，能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质，具有较强的鲁棒性和自适应能力。MFAC控制器能够准确把握过程对象当前的特征，关键字：MFAC；主汽温；仿真产生合理的控制对策，从而获得理想控制结果。中图分类号：I'K323文献标识码：A1无模型自适应控制在火电厂中，主汽温对象除了具有多容大惯性、大迟延特性之外，往往又表现出一定的非线性和时考虑如式(

6、1)非线性系统：变特性。机组工况变化时，主汽温过程的动态特性Y(k)=f[yl：f，“(k1)，Ul：，k](1)随着运行工况的不同而变化较大。常用的PID控制式中：，为已知函数；Y(k)为k时刻的系统输出量，虽然简单易行，但参数调整相当麻烦，况且由于系其中k=0，l，2，⋯；“(k一1)为第k时刻的系统输入统的时变性、扰动和参数的不确定性，PID控制很控制向量；k为离散时间；难保证系统的控制精度，所以常规PID主汽温调节y2f={Y(k一1)，⋯，Y(k一)}系统不能在所有工况都有满意的调节效果。u2．={“(k一2)，⋯，“(k一，，)}非线性系统

7、的自适应是当今控制理论研究热点1．1无模型的控制律之一，是一类不完全依赖或不依赖系统参数模型的采用式(2)的准则函数进行控制律的设计：控制系统，现已发展了许多理论和方法，其中不依J(“(1))=E{1[(k)Y(k)]}(2)赖受控系统参数数学模型的控制方法有基于传统的PID类型的PID控制技术和神经网络技术。但PID式中：E{，}为数学方差，其中Y(k)为希望的输出信收稿日期：2006．O1．13号。维普资讯http://www.cqvip.com-20·电力科学与工程最佳的(k1)应该是((一1))的最小值，扰能力强、调节快速的PID调节器；惰性区

8、存在大迟滞、非线性特性，蒸汽流量(负荷)变化对模型参数的所以应该满足吾：0。影响比较大。而MF