基于改进预测函数控制在热工过程中的应用研究

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1、分类号______________________________密级______________________________ＵＤＣ______________________________编号______________________________全日制专业学位硕士论文基于改进预测函数控制在热工过程中的应用研究学位申请人：黄超学科领域：控制工程校内导师：徐雪松答辩日期：2016.06.03独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和

2、致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。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。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定，无保密内容。学生本

3、人签名日期校内导师签名日期校外导师签名日期摘要基于改进预测函数控制在热工过程中的应用研究摘要近年来，随着国民经济的快速增长，人民生活水平不断提高,国家对于电力供应的安全稳定要求日益提升，经济环保要求愈发强烈。在能源结构的调整更加倾向于清洁电力能源的情形下，电力高效，低能耗成为今后发展的重点。提高效率是实现更高效益的必然途径。热效率作为重要的控制对象，不仅与电力生产的安全密切相关，更是电厂效益的直接因素之一。目前，电厂实际采用的还有很大一部分依然是PID控制，对于大惯性，强滞后主蒸汽温度对象，其控制效果一般，难以达到优良品质

4、。在提高电厂效益要求的推动下，改进控制系统的要求日益迫切。本文在尝试改进热能控制系统方面做了下面内容：1.针对传统PID控制在电厂主蒸汽温度控制中很难取得较为满意控制效果现状，结合预测控制优化时域在调节控制系统动态特性与稳态性能方面表现的重要作用，本文给出的基于动态时域优化改进的预测函数多模型控制在跟踪参考轨迹与设定值方面具有更好的快速性与鲁棒性。文章通过提前离线建立的多个典型工况点主蒸汽温度模型，设计出对应预测控制器。利用建立的匹配误差策略，选择最佳控制器，在线计算模型权重并输出组合控制量。结合基于误差性能指标与模糊加权

5、切换策略，给出了易于实现的多模型预测函数控制方案。通过仿真对比可知，此基于多模型加权的预测函数控制方法优于传统的PID控制与基于固定模型的预测函数控制。2.针对预测函数控制在大范围对象波动中容易失调的情况，文章在预测函数控制动态补偿中加入模糊控制量，以弥补预测函数在对象模型失配情况下的控制力度的不足。从仿真中分析得到控制效果良好，具有一定的鲁棒性。关键词：主蒸汽温度；预测函数控制；多模型；匹配误差；模糊控制IAbstractAPPLICATIONOFIMPROVEDPREDICTIVEFUNCTIONALCONTROLIN

6、THERMALPROCESSABSTRACTInrecentyears,withtherapidgrowthofthenationaleconomy,people'slivingstandardscontinuetoimprove,thenationalsecurityandstabilityrequirementsforthepowersupplyisincreasing,theeconomicalandenvironmentalprotectionrequirementsbecomeincreasinglystrong

7、.Inthecaseofenergystructureadjustmentismoreinclinedtocleanelectricityenergy,powerefficiencyandlowenergyconsumptionhavebecomethefocusoffuturedevelopment.Improveefficiencyistheinevitablewaytoachieveahigherefficiency.Asanimportantcontrolobject,thermalefficiencyisnoto

8、nlycloselyrelatedtothesafetyofelectricpowerproduction,butalsooneofthedirectfactorsofpowerplantefficiency.Atpresent,theactualuseofpowerplantisstillalarge