模糊建模与控制及其在电厂热工自动控制中的应用

模糊建模与控制及其在电厂热工自动控制中的应用

论文摘要

模糊系统建模、模糊控制器分析与设计及模糊控制理论的应用是模糊控制研究的热点问题,同时也是模糊控制理论未来的发展方向,本文仔细分析了模糊控制理论研究及其在电厂热工自动控制中应用的发展与现状,对热点、难点问题进行了深入细致的研究。主要做了以下几方面工作:1.T-S模糊模型离线辨识方法研究。针对常用的模糊聚类算法中普遍存在的对初始值和噪声敏感,部分聚类参数需预先确定,而已有的模糊竞争聚类算法收敛特性差,易于陷入局部最优等问题,提出了一种模糊自适应竞争聚类算法,该算法的优点在于不需要对系统模糊规则的主要参数进行预先确定,只根据被辨识系统的输入输出测试数据就可以直接辨识出系统的模糊规则及模型参数。并且采用正交最小二乘算法,有效地减少了模糊聚类过程中产生的冗余或不重要的模糊规则,获取包含系统重要特征的模糊规则,由此获得的T-S模糊模型具有较高的建模精度和泛化能力;2.T-S模糊模型在线辨识方法研究。由于实际过程的时变性、随机干扰及对象模型参数的不确定性等因素的存在,有些情况下使得通过离线建模方法难以获得实用有效的对象模型,为此本文进行了模型在线辨识方法研究。首先用数据滤波技术对采样数据进行了预处理,剔除噪声和异常数据;然后依据本文提出的新型势函数对模型的结构进行在线辨识,并利用梯度下降法对获得的模糊规则及参数进行优化;定义了模糊规则影响力的新准则,用于解决模糊规则的在线更新和优化问题。模糊规则后件参数采用扩展卡尔曼滤波递归算法辨识,保证了模型的辨识精度和计算效率。3.针对模糊PID控制缺乏系统化设计方法,控制参数整定困难等问题,提出两种新型结构FUZZY-PID控制器和两种新的控制参数整定方法。1)FUZZY-PID-Ⅰ:首先针对常规模糊PID控制器存在的稳态性能和动态性能无法兼顾等问题,提出一种参数自整定模糊PID控制器,其结构简单、算法简便,具有良好的动态特性、能够有效地消除静态偏差;然后利用模糊PID与常规PID结构上的对应关系以及常规PID参数的整定算法,提出了这种控制器参数的鲁棒整定方法;采用基于工程整定思想的模糊规则对控制参数在线优化;最后给出了这种控制器的稳定性证明和性能分析。2)FUZZY-PID-Ⅱ:首先针对一般模糊PID控制器控制精度差、对设定值变化敏感等问题,提出一种新型结构的模糊PID控制器,它由两个模

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 T-S 模型建模及其发展现状
  • 1.2.1 模糊模型的基本类型
  • 1.2.2 模糊模型的建模过程
  • 1.2.3 T-S 模型建模的研究现状及问题
  • 1.3 模糊PID 控制的研究与应用现状
  • 1.3.1 模糊控制器基本原理
  • 1.3.2 常规PID 控制器
  • 1.3.3 模糊PID 控制的研究现状及问题
  • 1.4 基于T-S 模型控制的研究与应用现状
  • 1.4.1 基于T-S 模型控制问题的提出
  • 1.4.2 基于T-S 模型控制的研究与应用现状
  • 1.5 母管蒸汽压力控制的研究与应用现状
  • 1.5.1 母管蒸汽压力控制的任务
  • 1.5.2 母管蒸汽压力控制的难点
  • 1.5.3 母管蒸汽压力控制的研究与应用现状
  • 1.6 单元制机组协调控制研究与应用现状
  • 1.6.1 机炉协调控制的任务
  • 1.6.2 机炉协调控制的难点
  • 1.6.3 机炉协调控制的研究与应用现状
  • 1.7 本文的主要研究内容
  • 第2章 T-S模糊模型的建模及辨识方法研究
  • 2.1 引言
  • 2.2 预备知识
  • 2.2.1 问题描述
  • 2.2.2 Takagi-Sugeno 模型
  • 2.2.3 常用模糊聚类方法
  • 2.3 基于自适应竞争聚类和OLS 算法的模糊建模
  • 2.3.1 基于自适应竞争聚类的T-S 模型辨识
  • 2.3.2 基于OLS 算法的T-S 模型简化
  • 2.3.3 仿真实验
  • 2.4 基于在线模糊聚类和EKF 算法的模糊建模
  • 2.4.1 数据预处理
  • 2.4.2 基于在线模糊聚类的T-S 模型结构辨识
  • 2.4.3 基于EKF 算法的模型参数辨识
  • 2.4.4 梯度下降法优化T-S 模型参数
  • 2.4.5 仿真实验
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 模糊PID控制器设计与参数优化
  • 3.1 引言
  • 3.2 参数自整定模糊PID 控制器的分析与设计
  • 3.2.1 参数自整定模糊PID 控制器设计
  • 3.2.2 模糊PID 控制器参数整定
  • 3.2.3 稳定性与性能分析
  • 3.2.4 仿真实验
  • 3.3 基于多模型PSO 的模糊PID 控制器设计
  • 3.3.1 设定值分离的模糊PID 控制器设计
  • 3.3.2 基于多模型的控制器参数PSO 优化
  • 3.3.3 仿真实验
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 模糊控制在母管蒸汽压力系统中的应用
  • 4.1 引言
  • 4.2 工程应用背景
  • 4.3 锅炉燃烧系统工艺
  • 4.4 母管蒸汽压力系统的动态数学模型
  • 4.4.1 基于机理分析建模
  • 4.4.2 动态特性试验和模型简化
  • 4.5 母管蒸汽压力控制系统设计
  • 4.5.1 控制系统结构设计
  • 4.5.2 控制系统组态
  • 4.5.3 模糊PID 控制器设计与参数优化
  • 4.6 控制系统的调试和运行检验
  • 4.6.1 控制系统的调试和参数整定
  • 4.6.2 系统试验
  • 4.7 本章小结
  • 第5章 基于T-S模型的机炉协调控制系统设计
  • 5.1 预备知识
  • 5.1.1 基于LMI 的模糊控制器设计方法
  • 5.1.2 模糊观测器的设计方法
  • 5.2 机炉协调控制系统的模糊建模
  • 5.2.1 锅炉-汽机的非线性动态模型
  • 5.2.2 基于模糊在线辨识的机炉协调系统建模
  • 5.3 基于LMI 的机炉协调控制系统设计
  • 5.3.1 基于极点配置的模糊控制器设计
  • 5.3.2 设定值跟踪PDC 控制器设计
  • 5.3.3 系统的输入输出约束
  • 5.3.4 系统的稳定性分析
  • 5.3.5 机炉协调增广系统控制
  • 5.4 仿真试验
  • 5.5 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读学位期间发表的学术论文
  • 致谢
  • 个人简历
  • 相关论文文献

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