磨煤机制粉系统辨识及预测控制的研究

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1、华北电力大学工程硕士学位论文摘要本文以某200MW发电厂的磨煤机制粉系统为研究对象，从预测控制的角度对其进行了深入研究。由于磨煤机制粉系统具有非线性、大惯性和纯迟延的特性，常规控制算法难以取得良好的控制效果。而预测控制策略大多应用于受控对象模型难以建立的场合，且具有较好的稳定性和鲁棒性。基于这些优点，本文提出在最小参数模型的基础上，将广义预测控制算法应用于磨煤机控制系统，并设计出相应控制器。由于预测控制策略采用多步预测和滚动优化的思想，因此对负荷扰动、随机噪声、时延等的处理能力显著提高。此外，本文以磨煤机系统为研究对象，设计应用于工

2、程的辨识试验，并用最小二乘法和神经网络理论进行离线辨识得出系统模型，随后基于预测控制算法设计了磨煤机控制系统。关键词：磨煤机，广义预测控制，系统辨识，最小二乘法，神经网络ABSTRACTThispapermadeaprofoundresearchonamillpulverizedsystemofa200MWunitpowerplant，usinggeneralizedpredictivecontrol(GPC)theory．Themajordynamicsofmillpulverizingsystemincludenonlinear

3、behavior。largeinertiaandtimedelays，Traditionalcontrolstrategycannotobtainedoffersatisfactoryresult．Thepredictivecontrolalgorithm，whichhassomeadvantagesintermsofbetterstabilityandrobustness，isoftenadoptedwhereitisdifficulttobuildsystemmodel．Basedonminimizedparametermode

4、l，isdesignedtheGPCstrategyintothemillpulverizedsystem，andafeasiblecontrollerisdesigned．Modelpredictivecontrolisamulti-steppredictionandarecedinghorizoncontrolstrategy，andprovidesasystematicapproachtohandleloadperturbation，randomnoiseandtime—delay．Inaddition，Theidentifi

5、cationexperimentisdesigned，andthesystemmodelisobtainedoff-linebyleastsquaremethodandneuralnetworkalgorithm，SongYuhai(ControlTheoryandControlEngineering)DirectedbyProf．ZhangJian—huaandSeniorengineer．YangYao—wenKEYWORDS：millpulverizedsystem，generalizedpredictivecontrol，s

6、ystemidentification，leastsquaremethod，neuralnetwork声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《磨煤机制粉系统辨识及预测控制的研究》，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或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了谢意。学位论文作者签名：密垂巍日期：田

7、：z二竺关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅：④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。(涉密的学位论文在解密后遵守此规定)作者签名猫导师签名：日期：型2：』2日期：通2．Uo华北屯力大学工程硕士学位论文1．1课题背景第一章绪论上个世纪80年代以来，工业界对工业控

8、制的理解和要求发生了显著改变。首先，现代过程工业迅速向大型化、连续化、复杂化和自动化发展，很多系统极其复杂，具有高度的非线性、时变性、强耦合性、不确定性、信息不完全性和大时滞等特征，并存在苛刻的约束条件，同时，能源危机和环保问题也深深