多變量預(yù)測控制在空分裝置自動變負(fù)荷中的應(yīng)用

為使互聯(lián)電網(wǎng)的頻率控制具有更好的負(fù)荷適應(yīng)能力,保證電網(wǎng)運行的經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性與可靠性,本文提出了無需依賴頻率偏差系數(shù)、考慮區(qū)域調(diào)節(jié)容量約束、基于互聯(lián)電網(wǎng)狀態(tài)空間模型的多變量預(yù)測控制器算法設(shè)計方案。通過對2個區(qū)域電網(wǎng)頻率控制系統(tǒng)的建模和仿真,將該預(yù)測算法與常規(guī)pi調(diào)節(jié)算法在單、雙區(qū)域負(fù)荷擾動、隨機(jī)白噪聲擾動等方面對系統(tǒng)頻率控制動態(tài)性能進(jìn)行了比較,分析結(jié)果表明,該預(yù)測控制算法可使系統(tǒng)頻率的恢復(fù)性能顯著提高。

本文從控制理論的角度分析和介紹高速并條機(jī)自調(diào)勻整系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,引入一種新的控制算法變結(jié)構(gòu)廣義預(yù)測控制。并就實現(xiàn)的可能性進(jìn)行了初步的分析和討論。

通過控制系統(tǒng)的升級改造,以先進(jìn)控制系統(tǒng)為工具,實現(xiàn)空分裝置的自動變負(fù)荷調(diào)節(jié),有效地解決了空分行業(yè)氧氣放散率居高不下的問題,實現(xiàn)了節(jié)能降耗的目的。

模糊預(yù)測控制在vav空調(diào)系統(tǒng)中的應(yīng)用——應(yīng)用模糊控制的邏輯推理性能．借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力．提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊預(yù)測控制模型。并利用該模型對vav(變風(fēng)量)空調(diào)系統(tǒng)的提前開機(jī)時間進(jìn)行預(yù)測控制，可獲得較高的預(yù)測精度和較好的控制效果。

應(yīng)用模糊控制的邏輯推理性能,借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊預(yù)測控制模型。并利用該模型對vav(變風(fēng)量)空調(diào)系統(tǒng)的提前開機(jī)時間進(jìn)行預(yù)測控制,可獲得較高的預(yù)測精度和較好的控制效果。

為了營造更為舒適安全的環(huán)境,并為醫(yī)療管理提供科學(xué)的圖表及數(shù)據(jù),采用plc、工控機(jī)實現(xiàn)了醫(yī)院空調(diào)系統(tǒng)的監(jiān)控。系統(tǒng)采用profibus-dp網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了計算機(jī)工作站與各控制站進(jìn)行通信,計算機(jī)工作站監(jiān)控軟件采用西門子wincc組態(tài)軟件。對于空調(diào)系統(tǒng)的主要參數(shù)—溫度,采用對于時變、大滯后對象有較好的控制效果的廣義預(yù)測控制算法,在穩(wěn)態(tài)情況下溫度控制誤差不超過0.5℃。該系統(tǒng)使用方便、可靠性好、控制精度高。

氧氣生產(chǎn)與轉(zhuǎn)爐冶煉密切相關(guān),而轉(zhuǎn)爐冶煉用氧的特征是用量大且變化幅度也大,并與轉(zhuǎn)爐冶煉生產(chǎn)的節(jié)奏緊密相關(guān),是間歇式用氧負(fù)荷,故氧氣生產(chǎn)上經(jīng)常出現(xiàn)氧氣放散或供不應(yīng)求兩種現(xiàn)象。前者不利于氧氣生產(chǎn)的節(jié)能降耗及經(jīng)濟(jì)運行指標(biāo),后者影響轉(zhuǎn)爐冶煉生產(chǎn),甚至影響到整個轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)線的生產(chǎn)組織和經(jīng)濟(jì)效益。首鋼京唐制氧廠由林德公司提供整套空分設(shè)備為解決氧氣生產(chǎn)和轉(zhuǎn)爐煉鋼用氧的矛盾,向德方提出該套空分裝置控制系統(tǒng)中增設(shè)制氧生產(chǎn)的自動變負(fù)荷和快速變負(fù)荷系統(tǒng)。

廣義預(yù)測控制在空調(diào)監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用——為了營造更為舒適安全的環(huán)境，并為醫(yī)療管理提供科學(xué)的圖表及數(shù)據(jù)，采用pie、工控機(jī)實現(xiàn)了醫(yī)院空調(diào)系統(tǒng)的監(jiān)控。系統(tǒng)采用profibm．dp網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了計算機(jī)工作站與各控制站進(jìn)行通信，計算機(jī)工作站監(jiān)控軟件采用西門子wincc組...

基于建筑供熱節(jié)能需要和供熱對象的特點，提出了供熱負(fù)荷預(yù)防及對供熱過程施加預(yù)測控制策略，根據(jù)時間序列分析原理，對供熱負(fù)荷進(jìn)行節(jié)能預(yù)后并作為預(yù)測控制的設(shè)定值，為滿足實時性的要求，根據(jù)供熱對象的特性對預(yù)測模型進(jìn)行簡化，給出了用預(yù)報誤差校正代替誤差校正的預(yù)測控制算法。最后對供熱系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)算法的仿真，其結(jié)果證明了該方法的有效性。

針對常規(guī)pid控制在非線性、大慣性系統(tǒng)中存在滯后、精度低等弱點,構(gòu)建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與預(yù)測算法相結(jié)合的控制系統(tǒng).采用預(yù)控算法,充分利用預(yù)測控制的滾動優(yōu)化和反饋校正的特性,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立系統(tǒng)的動態(tài)模型作為預(yù)測控制器的預(yù)測模型,實現(xiàn)了對大滯后系統(tǒng)的自適應(yīng)控制,具有實時控制和預(yù)測性能,有效地提高了控制精度和可靠性,增強(qiáng)了穩(wěn)定性.現(xiàn)場運行結(jié)果表明,在空氣凈化器系統(tǒng)中使用該方法效果良好,易于推廣.

針對冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)融冰控制環(huán)節(jié)純滯后及時變的特點,提出用廣義預(yù)測控制的方案對末端供水溫度進(jìn)行控制,以達(dá)到合理的融冰速率的目的。仿真結(jié)果表明,該方法不僅能克服純滯后和時變的不利影響,而且有較強(qiáng)的魯棒性和自適應(yīng)能力,對冰蓄冷系統(tǒng)的融冰速率控制起到了較好的控制效果,達(dá)到了節(jié)能的目的。

針對水源熱泵空調(diào)中具有大慣性和大滯后等特性的溫度控制系統(tǒng),提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制算法.仿真研究結(jié)果表明,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制算法是切實可行的,這一控制方案比原pid控制在控制質(zhì)量上有較大提高.

在變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)中二次泵壓差控制可以有效地減少空調(diào)能耗,為克服二次泵模型的不確定性,提高二次泵變頻調(diào)速控制的響應(yīng)速度和精度,采用基于線性矩陣不等式的魯棒預(yù)測控制策略。算法分為離線和在線兩個部分,離線時首先用傳統(tǒng)算法得出目標(biāo)函數(shù)上界,以此為已知量重新優(yōu)化得到一系列較大的漸近穩(wěn)定的不變橢圓集。在線時,每個采樣周期用三個相鄰的橢圓集優(yōu)化來對狀態(tài)變量進(jìn)行精確定位,并給出控制量。給出在線優(yōu)化的理論證明。通過和傳統(tǒng)算法的仿真比較,表明該算法的有效性。二次泵壓差控制的實驗表明該算法可得到較大的可行域,系統(tǒng)響應(yīng)快,控制效果好。

為了達(dá)到節(jié)能目的以及對變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行很好的控制,分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制的實現(xiàn)方法以及系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。根據(jù)變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)提出了相應(yīng)的優(yōu)化性能指標(biāo),并進(jìn)行了系統(tǒng)仿真。仿真結(jié)果證明了該方法的可行性。

針對中央空調(diào)水系統(tǒng)的非線性、大遲延、大慣性等特點,分析了現(xiàn)有的控制方法在中央空調(diào)水系統(tǒng)控制中存在的問題;文章將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與預(yù)測控制相結(jié)合直接應(yīng)用于非線性大延遲的中央空調(diào)控制系統(tǒng),該控制方法克服了單純pid控制對大遲延大慣性對象調(diào)節(jié)品質(zhì)差、抗干擾性弱的缺點,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制還有效地補(bǔ)償了傳統(tǒng)預(yù)測控制基于線性模型的局限性;工程實例表明,該算法具有優(yōu)良的控制性能,有利于工程實現(xiàn)。

泡沫玻璃窯爐溫度控制系統(tǒng)是一個大慣性、大滯后并具有非線性特征的變參數(shù)系統(tǒng),難以建立精確的數(shù)學(xué)模型,而且窯爐在運行過程中受到多種擾動因素的影響,傳統(tǒng)的pid控制難以滿足對窯爐溫度控制的高性能要求。提出了將動態(tài)矩陣控制應(yīng)用到燃?xì)馀菽ＡЦG爐的溫度控制中,仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的pid控制相比,dmc方法有著較高的穩(wěn)態(tài)精度和動態(tài)特性。

在對現(xiàn)有橋梁施工控制方法比較的基礎(chǔ)上,根據(jù)灰預(yù)測計算的原理和功能,探討灰預(yù)測計算在橋梁施工預(yù)測控制法中應(yīng)用的可行性。

根據(jù)預(yù)測控制的基本原理和特點,設(shè)計了壓力控制電機(jī)系統(tǒng)的預(yù)測控制器。通過預(yù)測控制與pid控制仿真研究,得到了控制電機(jī)的各個系數(shù)和仿真結(jié)果,其中系數(shù)包括電磁時間常數(shù)、電磁轉(zhuǎn)矩系數(shù)和感應(yīng)電動勢系數(shù)等。通過比較,預(yù)測控制具有較強(qiáng)的抗干擾能力和魯棒性,其穩(wěn)態(tài)精度和動態(tài)品質(zhì)也明顯優(yōu)于傳統(tǒng)pid控制,結(jié)果表明預(yù)測控制能適應(yīng)快速、高精度受控對象對控制算法的要求,為生產(chǎn)出更快速、更精密的注塑機(jī)提供了一定的理論基礎(chǔ),具有較高的工程應(yīng)用價值。

設(shè)計有效的火電廠單元機(jī)組機(jī)爐協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)是提高熱工自動化水平的關(guān)鍵問題。文章采用了廣義預(yù)測控制算法,它具有算法簡單,在線計算量小,魯棒性強(qiáng)等特點。將其應(yīng)用于火電廠單元機(jī)組的協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真研究,對被控對象的不確定性具有良好的適應(yīng)性和魯棒性。仿真結(jié)果表明該算法是有效的

本文介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于過程控制中的理論與方法，研究了基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正控制。并應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法仿真了絲杠磨削中的傳動鏈誤差控制，取得了良好的效果。

介紹了空分工程利用pdms進(jìn)行工廠設(shè)計，有效地提高了設(shè)計的精準(zhǔn)度，設(shè)計效率，節(jié)約了成本。本文通過在實際工程中三維設(shè)計軟件的開發(fā)應(yīng)用，說明三維設(shè)計軟件的應(yīng)用極大地提高了施工圖設(shè)計的深度和準(zhǔn)確性。

提出將小波分析和時間序列應(yīng)用于空調(diào)負(fù)荷預(yù)測;利用小波分析可以將空調(diào)負(fù)荷序列通過小波分解一層一層分解到不同的頻率通道上,分解后序列的平穩(wěn)性比原始序列好得多。其小波分解后的序列用時間序列模型來預(yù)測,最后再合成得到原時間序列的預(yù)測值。預(yù)測結(jié)果表明,該模型應(yīng)用于空調(diào)負(fù)荷預(yù)測具有較高的預(yù)測精度,而且明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的時間序列模型。