【摘 要】
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随着气候变化、环境问题日益凸显,“还城市一片蓝天”的任务也日趋严峻。为了响应节能减排降耗的目标,火电厂热工过程控制要求越来越高。面对日趋复杂的控制系统,如何实现稳
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随着气候变化、环境问题日益凸显,“还城市一片蓝天”的任务也日趋严峻。为了响应节能减排降耗的目标,火电厂热工过程控制要求越来越高。面对日趋复杂的控制系统,如何实现稳定准确快速的控制成为相关学者研究的热点之一。在线辨识利用实时采集的数据不断更新被控对象模型,以便于进行更符合现场工况的控制操作。针对目前许多时变、大迟延、耦合程度高的系统,简单的PID不能完全达到控制品质要求,因此,通过基于实时数据的对象模型进行自适应PID控制,对改善系统的控制效果具有重要意义。该方法可以在线辨识与整定优化控制器参数,且具有结构简单、稳定可靠等优点。本篇论文以工程应用为目的,研究了基于在线辨识与优化的自适应PID控制算法。首先,介绍不同类型的自适应控制方法的原理和关系,并进行仿真研究。然后,介绍系统辨识常用模型及其基本的辨识方法,仿真比较发现粒子群优化算法辨识在工程中的可行性。故本文提出一种在线辨识的思想,选取符合要求的数据,辨识出不同负荷情况下,喷水量对主蒸汽温度的模型传递函数,得到模型参数与控制器参数的关系,并自动修改控制器参数,构成基于在线辨识与优化的自适应PID控制算法,仿真验证可行后。最后,利用Siemens SIMATIC S7-300 PLC实现本文的控制算法。
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