基于广义预测控制的热工应用研究.pdf

《基于广义预测控制的热工应用研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、口应用实例口仪器仪表用户doi：10．3969／j．issn．1671—1041．2010．04．017基于广义预测控制的热工应用研究时汝佳，刘友宽，金秀章(华北电力大学云南电力研究院研究生工作站，昆明650217)摘要：预测控制是一种适用于大滞后热工对象的控制方法。该文介绍了Fs(q。)，对于不同的需要递推算法得到：广义预测控制提出的基本原理和特点，对各个主要的控制参数进行分+。=析并对热工对象仿真研究得出较好的仿真结果。说明在电厂热工过程fo=[10⋯0]T控制中有很大的应用潜力。+1(g)=Ei(q)+，0q关键词：广义预测控制；CARIMA；过热气温；

2、仿真E0(q)=0中图分类号：TP273文献标识码：Bl—a10⋯OApplicationofgeneralizedpredictivecontrola1一a201⋯0inthermalcontrolsystemA=SHIRu-jia，LIUYou-kuan，JINXiu-zhang0O⋯1fGraduateWorkstationofNoAhCh．maElectricPower0O⋯0Universit)r&YunnanPowerGridCorporationt=[o，一Kunming650217。ChinaJ，，]：+)1．2滚动优化Abstract：Pre

3、dictivecontroljSalargetime-delayforthermaIcontroIof在GPC中，k时刻的优化性能指标通常取含有系统输出对theobjectmethods。Thispaperintroducesthebasicprincipleand期望值误差及控制增量加权值项的二次型目标函数的最小值：characteristicsofgeneralizedpredictivecontroI。ltmakesanalysisminJ(k)=IlY(k)一(k)+IlU，(k)(2)andsimulationstudyonalIthemaincen

4、treIparametersandhasa—式中，Y(k)：[Y(k+1)，Y(k+2)⋯Y(k+P)]；chievedgoodsimulation．sOprocesscontroIinthermaIpowerplantshavegreatpotentialforapplication．(k)=[(k+1)，(k+1)⋯(k+p)]；U(k)：[△u()，Au(k+1)⋯△u(k+L一1)]；Keywords：generalizedpredictivecontrol；CARIMA；superheated其中，误差系数阵Q=diag[qq：⋯]，R=diag[r

5、r2steamtemperature；simulation⋯]，P为预测长度，为控制时域。O引言在多步预测中包含的△“(k+1)，Au(k+2)，⋯△u(k+￡一热工过程往往具有较大的惯性和滞后，且是非线性和慢1)有用信息，实际上并未被充分利用，而被采用的一步控制量时变的，尤其当机组负荷变化时，参数表现出明显的时变特△u()则可能受预测误差、噪音干扰等因素影响。为了改善控性，大大降低了传统PID串级控制的品质。传统的控制方制效果，充分利用多步预测中现有信息，可采用平滑滤波作用法主要是基于经典的确定性理论，而电厂热工过程往往表现的输入加权控制律：￡￡出非线性、慢

6、时变、大迟延、耦合性和不确定性，难以建立精确u(k)：∑∞(i)u(kIk—i+1)／口∑(i)(3)的数学模型，从而使得建立在精确受控制对象数学模型基础上的常规控制方法和现代控制方法难以获得满意的控制效式中，(i)表示控制量加权系数，￡表示控制时域步数。一般果【2J。与DMC，MAC相比，广义预测控制能较好地控制复杂∞()取为常数A。特性的过程。由于GPC采用的是受控自回归积分滑动平均模1．3在线辨识与校正型(CARIMA)，控制律中自然包括积分作用，可以消除控制GPC是从自校正控制发展起来的，因此保持了自校正的方系统的稳态偏差。GPC使系统具有较好的跟踪性

7、能。当系统法原理，即在控制过程中，不断通过实际输入输出信息在线估受到干扰作用时，GPC能加强起始时刻的调节作用，从而有计模型参数，并以此修正控制率。这是一种广义的反馈校正。这效地抑制被控过程输出的变化；原因是广义预测控制GPC对意味着在控制的每一步，都要检测实际输出并与预测值比较，由控制作用引起的过程输出及由扰动所引起的输出都有预测以此修正预测的不确定性。当实际系统存在非线性、时变、模型作用，从而加强了在扰动起始时刻的调节作用，有效地抑制失配、干扰等因素时，这种反馈校正就能及时修正预测值，使优了被调量的变化jJ。本文根据预测控制算法来控制过热气化建立在较准确的

8、预测基础上。温，与PID串级控制系统的