火电厂热工自动化技术论文提纲

论文题目：复杂热工系统广义非线性预测控制及在线优化研究

摘要：火电厂热工自动化是保障设备安全、提高机组经济性、减轻劳动强度及改善劳动条件的重要技术措施。火电生产过程本身是一个非常复杂的控制系统,滞后、惯性、时变以及多变量特征,使其成为非线性系统建模与有效控制的困难所在。 广义预测控制作为一种对模型精度要求低、鲁棒性强、能够有效克服系统大滞后并易于实现计算机实时控制的算法,已经成功应用于一些工业过程控制中,并显示出强大的生命力。对于火电机组复杂非线性热工系统,研究其广义预测控制及其在线优化算法,对智能电网的建设无疑具有一定的理论意义和应用价值。因此,本文围绕快速稳定的在线优化算法研究及其在非线性多步预测优化控制中的应用问题,开展了如下研究： 1.在线优化算法研究 研究了几种新型智能优化算法：混沌优化算法、粒子群优化算法以及新型小世界优化算法。为了解决现有小世界优化算法存在由于编码、解码而造成的算法繁琐和运行时间长等问题,在二进制和十进制编码小世界优化算法基础上,提出了一种新的基于实数编码的小世界优化算法。 仿真分析表明,实数编码小世界优化算法比二进制编码小世界算法、混沌优化算法和粒子群优化算法具有更高的搜索效率和精度,适宜于广义预测控制的在线滚动优化计算及求解。 2.广义预测控制在复杂非线性热工系统中的应用 首先,针对单元机组非线性负荷系统多目标优化的控制问题,将BP神经网络辨识、实数编码小世界优化算法和多目标优化预测控制思想有机结合,提出一种新型的非线性预测控制器。仿真结果表明,在AGC负荷指令变化时,单元机组各变量得到了满意的实时控制效果。 然后,针对锅炉过热蒸汽温度系统大迟延、大惯性和非线性特性,引入基于混沌遗传算法的T-S模糊模型,并对其实施了非线性预测控制,应用上述基于实数编码的小世界优化算法,仿真结果证明本文提出的广义非线性预测控制在线滚动优化算法在处理大滞后、非线性系统的优越性。 最后,考虑到实际工业过程系统总是受到各种软硬约束的限制,对上述两个控制系统分别加入执行机构硬约束条件,仿真结果表明两种非线性系统的广义预测控制在实际工况下仍然能达到较好的控制效果。

关键词：实数编码;小世界优化算法;在线优化;广义预测控制;复杂热工对象;有约束预测控制

学科专业：机械电子工程

致谢

中文摘要

ABSTRACT

1 绪论

1.1 课题的研究背景和意义

1.1.1 课题来源

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 预测控制的发展历史

1.2.2 非线性预测控制的研究现状

1.2.3 非线性预测控制在电厂热工过程中的研究现状

1.2.4 优化技术在火力发电中的应用现状和前景

1.3 本文的主要工作内容

2 广义预测控制理论研究及性能分析

2.1 引言

2.2 广义预测控制基本算法

2.2.1 预测模型

2.2.2 滚动优化

2.2.3 反馈校正

2.3 广义预测控制性能分析

2.3.1 广义预测控制系统的闭环方块图

2.3.2 广义预测控制系统的稳定性

2.3.3 广义预测控制系统的鲁棒性

2.3.4 广义预测控制算法中主要参数对系统性能的影响

2.4 小结

3 广义预测控制在线优化算法的研究及应用

3.1 引言

3.2 在线优化算法

3.2.1 混沌优化算法COA

3.2.2 粒子群优化算法PSO

3.2.3 小世界优化算法及二进制编码算法B-SWA描述

3.3 基于实数编码的小世界优化算法RSW

3.3.1 基于实数编码的小世界优化算法的提出

3.3.2 长连接和短连接搜索算子的构造

3.3.3 实数编码小世界优化算法的算法步骤

3.4 四种优化算法寻优性能比较

3.5 仿真研究分析

3.5.1 跟踪给定值特性

3.5.2 模型时滞变化时的跟踪给定值特性

3.5.3 模型阶次变化时的跟踪给定值特性

3.6 小结

4 基于BP神经网络的多目标优化非线性负荷广义预测控制

4.1 引言

4.2 单元机组负荷控制系统

4.2.1 单元机组动态数学模型

4.2.2 锅炉核心模型描述

4.2.3 磨煤机、水冷壁及汽轮机动态模型

4.3 基于BP神经网络的多步预测模型

4.3.1 BP模型与辨识算法

4.3.2 多步预测输出

4.4 多目标优化非线性预测控制策略

4.4.1 热工过程多目标优化问题的引入

4.4.2 基于实数编码小世界优化算法的多目标优化

4.4.3 广义非线性预测控制算法步骤

4.5 仿真实例

4.5.1 非线性NARMAX模型离散系统的辨识及控制效果分析

4.5.2 单元机组负荷控制多目标优化广义非线性预测控制

4.6 小结

5 基于T-S模糊模型的锅炉过热汽温广义非线性预测控制策略

5.1 引言

5.2 锅炉过热汽温的动态特性描述

5.3 锅炉过热汽温的T-S模糊模型建立

5.3.1 混沌遗传优化算法

5.3.2 基于混沌遗传优化算法的模糊辨识步骤

5.3.3 实际锅炉过热汽温辨识

5.4 锅炉过热汽温的广义非线性预测控制策略

5.4.1 基于T-S模糊模型的广义非线性预测控制算法步骤

5.4.2 实际锅炉过热汽温系统仿真与分析

5.5 小结

6 有约束广义非线性预测控制策略

6.1 引言

6.2 有约束广义预测控制策略

6.2.1 广义预测控制状态空间模型

6.2.2 优化目标准则

6.2.3 有约束的优化策略

6.3 有约束广义预测控制在线优化算法对比

6.3.1 有约束线性离散系统

6.3.2 二次规划优化算法QP

6.3.3 粒子群优化算法PSO

6.3.4 实数编码的小世界优化算法RSW

6.4 实例仿真研究分析

6.4.1 单元机组负荷控制

6.4.2 锅炉过热汽温

6.5 小结

7 结论

参考文献

作者简历