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基于IMC-PID方法的火电厂锅炉跟随控制优化研究
1
作者 乔红宝 《工业加热》 2025年第2期25-31,共7页
传统的锅炉随动控制(BFC)策略在应对锅炉负荷波动时,存在响应速度慢、超调大、误差偏高等问题,难以满足现代火力发电厂对高效节能的要求。为了解决这些问题,本文提出了基于内模控制比例-积分-微分(IMC-PID)调节方法的BFC系统优化策略。... 传统的锅炉随动控制(BFC)策略在应对锅炉负荷波动时,存在响应速度慢、超调大、误差偏高等问题,难以满足现代火力发电厂对高效节能的要求。为了解决这些问题,本文提出了基于内模控制比例-积分-微分(IMC-PID)调节方法的BFC系统优化策略。使用一阶惯性纯滞后模型参数对IMC-PID控制器进行调参,通过IMC-PID方法获得控制器参数,并利用该参数对BFC系统进行控制。通过对设定点变化(±5%)的闭环测试,结果表明,在+5%设定点变化时,MO为0.00%,IAE为120,321.7;而PIC控制的MO为0.30%,IAE为14,707.2。在-5%设定点变化下,其在降低超调和误差的同时也显著提高了系统响应速度。与传统的PID调节相比,该方法在动态响应、精度控制及稳定性方面具有明显优势,适用于燃煤电厂的负荷调节与控制优化,具有重要的工业应用价值。 展开更多
关键词 锅炉随动控制 火力发电厂 内模控制 一阶惯性纯滞后模型
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基于阶跃响应和遗传算法优化高阶加时滞模型的辨识方法 被引量：4
2
作者 王阳 王亚刚 《电子科技》 2021年第9期41-46,53,共7页
针对工业生产中含有时滞环节的高阶过程对象,由于控制器结构复杂,采用直接设计控制器和传统模型降阶的方法实现起来比较困难,加上噪声对控制器产生的干扰,导致这些方法往往得不到满意的结果。文中采用基于阶跃响应的辨识方法,通过分析... 针对工业生产中含有时滞环节的高阶过程对象,由于控制器结构复杂,采用直接设计控制器和传统模型降阶的方法实现起来比较困难,加上噪声对控制器产生的干扰,导致这些方法往往得不到满意的结果。文中采用基于阶跃响应的辨识方法,通过分析对象阶跃响应的输入和输出数据,建立二阶加纯滞后模型,利用遗传算法自适应全局搜索能力的优点来优化模型的静态增益、时间常数和纯滞后系数,从而对高阶加时滞对象进行精确的模型辨识。MATLAB仿真结果表明,该方法具有精度高、鲁棒性强和适用性广等优点。使用该方法辨识文中的模型在单位阶跃输入信号下的ITAE指标分别为18.1385、6.2715和167.8892。 展开更多
关键词 系统辨识 高阶对象 二阶加纯滞后模型 MATLAB仿真 阶跃响应 遗传算法 模型降阶 系统优化
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