国家教育部博士点基金(20130092110061)
- 作品数：5 被引量：31H指数：3
- 相关作者：沈炯李益国朱红霞赵慧荣笪凌云更多>>
- 相关机构：东南大学南京工程学院南京科远自动化集团股份有限公司更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：动力工程及工程热物理自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 基于解耦和DOB的DMC在机炉协调控制系统中的应用被引量：5
- 2015年
- 针对超临界机组协调控制系统具有强耦合以及存在大量不可测扰动等特点,提出一种基于解耦和扰动观测器的动态矩阵控制方案.首先对被控对象进行动态解耦,降低各通道间的耦合作用;然后对广义被控对象各主对角线通道分别进行扰动观测器设计,用于估计扰动的大小,并对多变量动态矩阵控制输出进行补偿.以基于Modelica语言建立的600 MW超临界机组协调控制系统作为研究对象,仿真结果表明,该控制方案具有良好的抗扰性能,克服了常规DOBDMC抑制扰动时DOB产生的过度补偿作用,有效抑制了由变量耦合及不可测扰动的影响,从而提高了系统抑制扰动的能力.
- 笪凌云沈炯李益国吴啸
- 关键词：协调控制系统解耦扰动观测器动态矩阵控制
- 基于模糊观测数据的RBF神经网络回归模型(英文)
- 2013年
- 提出了一种基于模糊观测数据的RBF神经网络(FORBFNN),用于解决一类输出不可精确测量但可用模糊隶属度来表征的非线性系统建模问题.神经网络模型中各隐层神经单元的权重系数采用一种新的模糊EM算法辨识获得;隐层神经单元的数量及径向基函数的中心和宽度基于一种数据驱动的方法自适应确定,即首先初始生成一个隐层单元,然后根据一定的规则逐步加入新的单元,该过程不断迭代直到模型满足预设要求.该方法同时考虑了模型的复杂度及预测精度.数值模拟实验结果表明该建模方法是有效的,且建立的模型具有较高的预测精度.
- 朱红霞沈炯苏志刚
- 关键词：RBF神经网络
- 基于满意模糊聚类的热工过程多模型建模方法被引量：5
- 2016年
- 由于热工过程往往具有非线性和不确定性,传统的线性建模方法难以精确表达其复杂特性。因此提出一种改进的基于满意模糊聚类的多模型建模方法。该方法不需要预先指定局部模型的个数即聚类数,它基于样本协方差矩阵的奇异值分解来确定初始聚类中心和新增聚类中心,并利用聚类有效性指标结合建模精确度要求来确定最佳聚类数。根据聚类结果可快速确定出局部模型网络的模型结构参数,进而采用基于加权性能指标的多模型辨识算法可得到各局部模型参数。对两个典型非线性系统和Bell-strm锅炉-汽轮机系统的建模结果表明,这种多模型建模方法具有辨识精确度高、子模型数少等优点。
- 朱红霞沈炯李益国
- 关键词：模型辨识热工过程
- 循环流化床锅炉床温的预估滑模控制被引量：2
- 2016年
- 针对大惯性、大滞后热工过程因负荷、煤种和环境条件的改变以及模型简化等带来的不确定性,设计了一种便于运行人员理解和工程实现的预估滑模控制方案.首先基于标称工况下辨识得到的二阶加纯滞后(SOPDT)模型,构建一个无迟延输出预估模型,用于过程输出值的预测,然后通过合理设计滑模函数和不确定上界自适应估计的滑模控制律,使得具有不确定性的闭环系统能在任何外扰的作用下保持渐进稳定.针对循环流化床锅炉床温对象的仿真实验结果表明:采用该预估滑模控制方案的床温控制系统调节速度快、超调量小且具有很强的抗干扰能力.
- 朱红霞沈炯李益国
- 关键词：不确定性循环流化床床温
- 主汽温多模型扰动抑制预测控制方法被引量：19
- 2014年
- 电站汽温控制系统结构复杂,机组运行过程中影响主汽温稳定的因素众多。主蒸汽流量变化、锅炉燃烧状况改变等因素均可能干扰主汽温稳定,影响机组运行的经济性和安全性。基于模型的预测控制算法在应对诸如煤质变化引起的烟气侧不可测扰动时,由于缺乏对扰动的建模,控制效果不理想。针对该问题,通过对过热器进行机理建模,并在额定工况点进行局部线性化获得状态空间模型,提出基于多模型集的主汽温扰动抑制预测控制方法。当不考虑不可测扰动时,其等价于普通的预测控制算法。仿真结果表明,该方法能够有效抑制进入汽温系统的不可测扰动,进一步提高汽温的调节品质。
- 赵慧荣沈炯沈德明李益国
- 关键词：主汽温系统热力发电厂卡尔曼滤波
