火电机组的工况自适应协调控制策略

来源 :控制工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wrmfw315
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着火电灵活性改造的进行,火电机组需要在大范围变工况下运行,运行过程中需要兼顾机组低负荷稳定性.因此提出了一种工况自适应协调控制策略,该策略以柔性控制为基础,设计了协调控制系统工况自适应控制结构,并提出了控制系统参数确定方法.在仿真实验中,首先分析比较了某一工况下不同柔性因子作用后的控制效果,然后利用蒙特卡洛模拟,分析了参数不确定性对该控制系统稳定性的影响,在大范围变工况下对该策略的控制效果进行了仿真验证.仿真结果显示该策略设计方法可以实现机组在大范围变工况下稳定性与调峰快速性的综合协调,同时结构改造简单,控制器参数易获得,便于现场实施,为低负荷下的协调系统控制策略设计提供了一种思路.
其他文献
阐述交通信息化发展中的智慧公交、仓库管理系统设计,基于宜昌公交集团的案例分析,探讨智慧公交的仓库管理现状,系统的功能架构,宜昌智慧公交的仓库管理系统的建设方案.
数据降维是化工过程故障识别的重要组成部分,主要分为特征提取和特征选择两种方法.为了探索不同数据降维方法对化工过程故障识别的影响,提出了基于数据降维和深度学习的故障识别方法.首先,生成拓扑映射(GTM)得到了原始过程数据的低维空间表示,通过Spearman秩相关系数(SRCC)得到了变量之间的相关性,获得了关键变量.然后,长短期记忆网络(LSTM)学习关键变量集的深层次特征并识别化工过程的故障.田纳西-伊斯曼(TE)过程的应用表明,GTM-LSTM更适用于跃变型故障的识别,SRCC-LSTM对所有类型的故障
针对无人机机动飞行所具有的非线性、强耦合、舵面操纵效率低等问题,采用了Backstepping控制方法对无人机机动飞行控制律进行了设计.同时,为了解决舵面操纵效率低带来的舵面角速率饱和的问题,设计了舵机层控制律,减弱了舵机角速率饱和带来的影响.分析了该控制律克服舵机角速率影响的机理,并采用李雅普诺夫稳定性定理分析了该控制器的稳定性.仿真结果表明,所设计的控制方法使无人机可以获得和矢量控制相似的机动效果,有效地解决了机动飞行过程中舵面角速率饱和带来的影响.
为了实现对煤与瓦斯突出的快速、准确和动态预测,考虑煤与瓦斯突出的多种影响因素,提出了基于AdaBoost增强学习和逻辑回归(LR)的煤与瓦斯突出预测方法.在AdaBoost的框架下,进行LR多次学习,完成煤与瓦斯突出预测模型构建;加入学习率和正则化参数进行控制,弱化学习效果,防止过拟合;基于反馈的实际结果,完成煤与瓦斯突出预测模型的修正.根据实例验证结果,构建的煤与瓦斯突出预测模型建模过程稳定、准确性高、建模消耗时间短、满足实时要求,证明了提出的煤与瓦斯突出预测模型构建算法是有效的.
人工智能是未来科技发展的必然趋势,将会对世界产生巨大的影响,而机器博弈更是人工智能研究的热点内容.目前,解决机器博弈问题最先进的算法都来源于强化学习.强化学习是机器学习最重要的方法之一,主要用来解决决策问题.它具有接近人类思维的学习机制,通过试错的方式同环境发生交互,累积最大奖赏并得到最优策略.博弈具有多种多样的形式,内容也十分广泛,根据不同的标准会产生不同的分类,可以将其分为完全信息博弈和非完全信息博弈,但它们都可以通过强化学习进行解决.
针对数据噪声与手势书写不规范性易导致手势识别错误的问题,提出了基于特征动作序列的动态手势识别方法。首先,通过预处理将原始数据转换为两种变换特征作为特征动作识别的依据。其次,对变换特征使用多中心模糊C均值聚类(MCFCM)算法,自适应、无监督地提取特征动作,并将特征动作及对应聚类中心与手势特征动作序列的编码信息保存到知识库。最后,采用改进编辑距离(proED)计算待测特征动作序列与知识库中手势编码信
针对舵桨联合操纵的船舶航速/航向协调容错控制问题,结合舵桨功能有效性,提出了一种非线性广义扰动观测器,无需扰动先验信息在线补偿系统的扰动状态.基于广义扰动补偿和自适应估计提出了一种自适应滑模容错控制算法,通过实时估计广义扰动导数的范数上界消除扰动重构误差,同时设计了具有故障惩罚作用的伪逆优化分配策略,引入执行器有效性矩阵来修正故障执行器的优先作用等级,实现了冗余舵桨系统故障运行模式下的航速/航向跟踪、广义扰动补偿和执行器能耗最优化.仿真实验结果验证了所提的广义扰动观测器和自适应滑模容错控制系统的有效性.
针对应用A*算法对静态环境中自动引导车辆(AGV)进行路径搜索时,存在随着环境建模栅格增多、消耗内存大、运行时间过长及规划路径存在曲率半径过小的问题,提出一种基于三阶贝塞尔曲线轨迹优化的四叉树栅格环境建模的变步长双向A*算法.对AGV运动的待搜索空间进行线性四叉树栅格建模,改进的A*算法对已建模的栅格环境进行路径搜索,从栅格图中以变步长的方式提取下一次A*算法的路径判断节点,减少A*算法搜索节点数,对规划的路径使用贝塞尔曲线进行约束,以解决搜索素路径中存在的折线多、路径转角大的问题.实验结果表明,线性栅格
针对单目直接法依靠图像梯度进行优化容易陷入局部最优、且难以构建低纹理区域地图的问题,构建高精度IMU预积分模型,将惯性信息融合到图像跟踪过程中,为视觉跟踪提供精确的帧间运动约束及良好的初始化梯度方向信息,构建视觉惯性跟踪模型,提高了单目视觉的定位精度并实现半稠密地图构建;通过超像素图像分割提取出二维图像不同的轮廓位置,提出双重投影匹配算法确定出可靠的超像素与对应的3D空间点,通过RANSAC对低梯
冗余机械臂实时完成路径追踪及避障任务时,为了应对动态的路径和障碍物分布环境,姿势需实时保持着最佳的灵活性,其评估标准为灵活性椭圆.超前预览控制利用一个或多个仅体现在计算机程序代码中的假想机械臂,时刻领先实际机械臂固定的时间身位,相当于假想机械臂提前探索到未来的环境信息,并利用单步遗传算法实时地计算出机械臂姿势最优解,身后的实际机械臂在假想机械臂的引导下,逐步向其最佳姿势过渡,超前预览控制方案增强了安全程度.最后,二维平面内的四关节机械臂和三维空间内的七关节机械臂的仿真及实验结果验证了所提出算法的正确性和控