基于数据驱动的主汽温度改进灰色预测PID控制
发布时间：2022-01-15 08:03
针对火电厂主蒸汽温度过程存在的大迟延和时变性等问题,本文提出了一种基于数据驱动的序列-残差联合灰色预测的串级PID控制策略。序列-残差联合灰色模型GM（1,1）是先采用常规灰色模型GM（1,1）对测量值进行预测,对预测残差作二次预测并用来修正常规灰色预测结果。将该策略应用于主汽温系统的串级PID控制,仿真结果表明,本文方法提高了系统的控制品质。
【文章来源】：计算机仿真. 2016,33(02)北大核心CSCD
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
序列－残差灰色模型预测PID控制原理图
色预测PID控制系统是在主汽温控制系统反馈回路中添加了一个序列－残差灰色预测器，同时将预测器预测值与系统测量值之间的误差作为预测器输入进行二次灰色预测，该预测器是以灰色理论为基础，以系统行为代替系统的数学模型。利用当前时刻k之前的n0个连续的采样数据，由灰色预测算法求得k+M时刻的预测值，令误差e(k)=r(k)－yp(k+M)(14)取代当前测量误差以及相应的误差变化率。由于利用了误差的预测值进行控制，所以这种预测控制可以看作是一种“事先控制”。序列－残差联合灰色PID控制主汽温控制系统可采用图2的结构。图2序列－残差灰色PID主汽温控制系统方框图图2中调节器PID1和PID2采用PI调节，W01(s)和W02(s)为被控对象惰性区、导前区传递函数，令W01(s)=1．5(1+50s)4，W02(s)=－1．25(1+15s)2。调节器PID1和PID2的传递函数分别为WPID1(s)=1δ1(1+1Ti1s)，WPID2(s)=1δ2(1+1Ti2s)4仿真分析给定输入为阶跃响应，n0设为5，为了比较，下图中给出了常规串级PID和常规灰色模型预测PID控制时的响应曲线，PID参数的整定方法采用文献［8］中的方法。其参数分别为δ1=1．82，Ti1=120;δ2=1．01，Ti2=18。采样时间设为DT=1s，仿真步数设为ST=3000。当输入r(t)作单位阶跃变化时，预测步数为M为25，即超前预测25s时，三种控制系统输出变量响应曲线和被控对象控制量输出曲线如图3所示。图3中主汽温变化量是指主汽温的设定值改变单位值后的控制响应，减温水变化量是指通过减温水的增加或者减图3主汽温定值扰动灰色预测控制结果(M=25)少来调节主汽温跟踪设定值的变化，其中的负值表示减温水减少(图4、图5与图3的含义相同)。不难?
传递函数分别为WPID1(s)=1δ1(1+1Ti1s)，WPID2(s)=1δ2(1+1Ti2s)4仿真分析给定输入为阶跃响应，n0设为5，为了比较，下图中给出了常规串级PID和常规灰色模型预测PID控制时的响应曲线，PID参数的整定方法采用文献［8］中的方法。其参数分别为δ1=1．82，Ti1=120;δ2=1．01，Ti2=18。采样时间设为DT=1s，仿真步数设为ST=3000。当输入r(t)作单位阶跃变化时，预测步数为M为25，即超前预测25s时，三种控制系统输出变量响应曲线和被控对象控制量输出曲线如图3所示。图3中主汽温变化量是指主汽温的设定值改变单位值后的控制响应，减温水变化量是指通过减温水的增加或者减图3主汽温定值扰动灰色预测控制结果(M=25)少来调节主汽温跟踪设定值的变化，其中的负值表示减温水减少(图4、图5与图3的含义相同)。不难看出，常规串级控制系统中主汽温变化的最大超调量较大，响应时间较长，减温水变化量频繁且波动较大;加入常规灰色预测模型的控制系统，其较串级控制系统的主汽温变化最大超调量较小，减温水变化量波动减少;而序列－残差联合灰色预测控制系统输出中，主汽温变化的最大动态偏差明显小于前两者者，超调量、达到峰值时间和稳定时间明显要小，有效的控制了超调量和响应时间，而且减温水变化量响应快、波动小又少，控制效果较前两者好，系统输出很快趋于稳定。当输入r(t)作单位阶跃变化时，预测步数取过大值时，令M为75，即超前预测75s时，三种控制系统输出变量的响应曲线和被控对象的控制量输出曲线如图4所示。当输入r(t)作单位阶跃变化时，预测步数取较小时，令M为5，即超前预测5s时，三种控制系统输出变量的响应曲线和被控对象的控制量输出曲线如图5所示。综合分析图
【参考文献】：
期刊论文
[1]火电厂钢球磨煤机负荷的灰色PID控制系统研究[J]. 程启明,闵乐聪,李芹,王志萍. 热能动力工程. 2009(05)
[2]模糊PID控制在主汽温控制系统中的应用[J]. 李建军,姜东娇,马志杰. 东北电力技术. 2008(10)
[3]火电厂主汽温PID控制器参数带宽分析及应用[J]. 侯树文,段爱霞,黄伟锋,黄永志. 电力自动化设备. 2005(05)
硕士论文
[1]灰色预测模型的研究及其在汽温控制中的应用[D]. 陈孝伟.华北电力大学（河北） 2009
本文编号：3590239
【文章来源】：计算机仿真. 2016,33(02)北大核心CSCD
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
序列－残差灰色模型预测PID控制原理图
色预测PID控制系统是在主汽温控制系统反馈回路中添加了一个序列－残差灰色预测器，同时将预测器预测值与系统测量值之间的误差作为预测器输入进行二次灰色预测，该预测器是以灰色理论为基础，以系统行为代替系统的数学模型。利用当前时刻k之前的n0个连续的采样数据，由灰色预测算法求得k+M时刻的预测值，令误差e(k)=r(k)－yp(k+M)(14)取代当前测量误差以及相应的误差变化率。由于利用了误差的预测值进行控制，所以这种预测控制可以看作是一种“事先控制”。序列－残差联合灰色PID控制主汽温控制系统可采用图2的结构。图2序列－残差灰色PID主汽温控制系统方框图图2中调节器PID1和PID2采用PI调节，W01(s)和W02(s)为被控对象惰性区、导前区传递函数，令W01(s)=1．5(1+50s)4，W02(s)=－1．25(1+15s)2。调节器PID1和PID2的传递函数分别为WPID1(s)=1δ1(1+1Ti1s)，WPID2(s)=1δ2(1+1Ti2s)4仿真分析给定输入为阶跃响应，n0设为5，为了比较，下图中给出了常规串级PID和常规灰色模型预测PID控制时的响应曲线，PID参数的整定方法采用文献［8］中的方法。其参数分别为δ1=1．82，Ti1=120;δ2=1．01，Ti2=18。采样时间设为DT=1s，仿真步数设为ST=3000。当输入r(t)作单位阶跃变化时，预测步数为M为25，即超前预测25s时，三种控制系统输出变量响应曲线和被控对象控制量输出曲线如图3所示。图3中主汽温变化量是指主汽温的设定值改变单位值后的控制响应，减温水变化量是指通过减温水的增加或者减图3主汽温定值扰动灰色预测控制结果(M=25)少来调节主汽温跟踪设定值的变化，其中的负值表示减温水减少(图4、图5与图3的含义相同)。不难?
传递函数分别为WPID1(s)=1δ1(1+1Ti1s)，WPID2(s)=1δ2(1+1Ti2s)4仿真分析给定输入为阶跃响应，n0设为5，为了比较，下图中给出了常规串级PID和常规灰色模型预测PID控制时的响应曲线，PID参数的整定方法采用文献［8］中的方法。其参数分别为δ1=1．82，Ti1=120;δ2=1．01，Ti2=18。采样时间设为DT=1s，仿真步数设为ST=3000。当输入r(t)作单位阶跃变化时，预测步数为M为25，即超前预测25s时，三种控制系统输出变量响应曲线和被控对象控制量输出曲线如图3所示。图3中主汽温变化量是指主汽温的设定值改变单位值后的控制响应，减温水变化量是指通过减温水的增加或者减图3主汽温定值扰动灰色预测控制结果(M=25)少来调节主汽温跟踪设定值的变化，其中的负值表示减温水减少(图4、图5与图3的含义相同)。不难看出，常规串级控制系统中主汽温变化的最大超调量较大，响应时间较长，减温水变化量频繁且波动较大;加入常规灰色预测模型的控制系统，其较串级控制系统的主汽温变化最大超调量较小，减温水变化量波动减少;而序列－残差联合灰色预测控制系统输出中，主汽温变化的最大动态偏差明显小于前两者者，超调量、达到峰值时间和稳定时间明显要小，有效的控制了超调量和响应时间，而且减温水变化量响应快、波动小又少，控制效果较前两者好，系统输出很快趋于稳定。当输入r(t)作单位阶跃变化时，预测步数取过大值时，令M为75，即超前预测75s时，三种控制系统输出变量的响应曲线和被控对象的控制量输出曲线如图4所示。当输入r(t)作单位阶跃变化时，预测步数取较小时，令M为5，即超前预测5s时，三种控制系统输出变量的响应曲线和被控对象的控制量输出曲线如图5所示。综合分析图
【参考文献】：
期刊论文
[1]火电厂钢球磨煤机负荷的灰色PID控制系统研究[J]. 程启明,闵乐聪,李芹,王志萍. 热能动力工程. 2009(05)
[2]模糊PID控制在主汽温控制系统中的应用[J]. 李建军,姜东娇,马志杰. 东北电力技术. 2008(10)
[3]火电厂主汽温PID控制器参数带宽分析及应用[J]. 侯树文,段爱霞,黄伟锋,黄永志. 电力自动化设备. 2005(05)
硕士论文
[1]灰色预测模型的研究及其在汽温控制中的应用[D]. 陈孝伟.华北电力大学（河北） 2009
本文编号：3590239
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/xtxlw/3590239.html