微燃机-LiBr制冷机分布式能源系统建模及非线性控制

发布时间：2017-09-13 13:49

  本文关键词：微燃机-LiBr制冷机分布式能源系统建模及非线性控制

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【摘要】：分布式能源系统是建立在能量梯级利用概念上的,具有环保节能、高效安全等优势。微燃机-LiBr制冷机系统是典型冷热电三联供分布式能源系统(下简称MGT-LiBr CCHP系统),是当前应用最广的小型分布式能源系统。对MGT-LiBr CCHP系统设计与集成的研究取得了不错的效果,但是由于MGT-LiBr CCHP系统结构复杂、部件众多、工作原理复杂,目前对MGT-LiBr CCHP系统动态特性、控制规律的研究都还比较缺乏。为了了解和掌握MGT-LiBr CCHP系统动静态特性,快速复现MGT-LiBr CCHP系统模型以及设计控制算法,论文在MGT-LiBr CCHP系统机理模型描述和特性分析基础上,利用Hammerstein模型结构快速辨识和复现MGT-LiBr CCHP系统简化非线性模型,在此基础上设计MGT-LiBr CCHP系统冷负荷跟踪非线性预测控制器并设计MGT-LiBr CCHP系统多变量闭环L1自适应控制器。论文主要研究内容包括：1、描述了基于微分方程的MGT-LiBr CCHP系统各主要部件的数学模型,对微燃机以及双效LiBr吸收式制冷机内部主要部件热动力特性进行详细分析,介绍其机理建模方法；在已建机理模型基础上进行变工况仿真实验,研究该系统在变工况范围内的静、动态特性并分析验证;对MGT-LiBr CCHP系统进行非线性测度,分析系统的非线性分布特性。2、针对MGT-LiBr CCHP系统机理过程复杂、机理模型难以复现、运算速度慢、初始状态不稳定等特点,提出了一种MGT-LiBr CCHP系统的简化非线性块结构建模方法,建立了MGT-LiBr CCHP系统面向控制策略设计的输入输出Hammerstein模型。利用稳态数据辨识Hammerstein模型静态非线性环节参数,动态辨识时先利用逐步回归法确定系统线性环节阶次,然后采用粒子群算法进行参数辨识得到线性环节参数。对所得MGT-LiBr CCHP系统Hammerstein模型进行仿真验证简化块结构模型的准确性。3、基于MGT-LiBr CCHP系统各输入输出通道的Hammerstein模型,设计冷负荷跟踪的非线性预测控制器。采用两步法方法对系统非线性进行分离,对Hammerstein模型线性环节采用GPC算法求得中间变量,然后通过非线性环节反算实际控制作用,并与传统PID控制器进行比较。最后基于MGT-LiBr CCHP系统多变量非线性模型设计了L1自适应控制器并进行仿真验证。
【关键词】：MGT-LiBr CCHP系统 Hammerstein模型 非线性 预测控制
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB65
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 主要符号说明9-11
• 第一章 绪论11-25
• 1.1 选题背景及研究意义11-13
• 1.2 MGT-LiBr CCHP系统建模的研究现状13-17
• 1.2.1 微燃机动态仿真建模13-15
• 1.2.2 LiBr制冷机动态仿真建模15-17
• 1.3 Hammerstein块结构化建模研究现状17-20
• 1.3.1 块结构化建模18
• 1.3.2 Hammerstein非线性模型辨识研究现状18-20
• 1.4 基于Hammerstein模型MGT-LiBr CCHP机组控制策略研究现状20-23
• 1.4.1 MGT-LiBr CCHP机组控制策略研究现状20-21
• 1.4.2 基于Hammerstein非线性模型的预测控制研究现状21-22
• 1.4.3 基于Hammerstein非线性模型的L1自适应控制研究现状22-23
• 1.5 本文主要研究内容23-25
• 第二章 微燃机-LiBr制冷机三联供系统动态特性研究25-41
• 2.1 引言25
• 2.2 微燃机-LiBr制冷机三联供系统动态特性描述25-33
• 2.2.1 微型燃气轮机主要部件特性描述25-28
• 2.2.2 双效LiBr吸收式制冷机组主要部件动态特性描述28-33
• 2.3 MGT-LiBr CCHP动态模型特性分析33-38
• 2.3.1 燃料量阶跃MGT-LiBr CCHP系统动态特性33-35
• 2.3.2 回热阀开度阶跃MGT-LiBr CCHP系统动态响应35-36
• 2.3.3 高发冷剂蒸汽阀开度阶跃MGT-LiBr CCHP系统动态响应36-38
• 2.4 MGT-LiBr CCHP系统非线性测度38-39
• 2.5 本章小结39-41
• 第三章 微燃机-LiBr制冷机三联供系统的块结构化建模及仿真41-67
• 3.1 引言41
• 3.2 Hammerstein模型辨识方法研究41-47
• 3.2.1 Hammerstein模型参数的两步法辨识42-44
• 3.2.2 基于粒子群算法的Hammerstein模型辨识44-47
• 3.2.2.1 粒子群算法介绍44-47
• 3.2.2.2 采用粒子群算法的辨识步骤47
• 3.3 MGT-LiBr CCHP机组的Hammerstein模型建模与验证47-66
• 3.3.1 模型结构确定48-53
• 3.3.1.1 逐步回归法48-51
• 3.3.1.2 MGT-LiBr CCHP机组Hammerstein模型结构选择51-53
• 3.3.2 MGT-LiBr CCHP机组的Hammerstein模型参数估计53-59
• 3.3.3 MGT-LiBr CCHP机组Hammerstein模型仿真验证59-66
• 3.4 本章小结66-67
• 第四章 微燃机-LiBr联供机组非线性控制方法研究67-83
• 4.1 引言67
• 4.2 基于Hammerstein模型的非线性预测控制方法67-71
• 4.2.1 广义预测控制原理介绍68-70
• 4.2.2 基于Hammerstein模型的两步法非线性GPC算法70-71
• 4.3 Hammerstein模型非线性预测控制仿真研究71-75
• 4.3.1 GPC算法参数选取71-72
• 4.3.2 Hammerstein模型冷负荷跟踪非线性预测控制仿真结果72-75
• 4.4 基于Hammerstein模型的MGT-LiBr CCHP系统多变量闭环控制研究.75-81
• 4.4.1 L1鲁棒自适应控制方法(L1RAC)75-77
• 4.4.2 MGT-LiBr CCHP机组的L1鲁棒自适应控制系统设计与仿真77-81
• 4.5 本章小结81-83
• 第五章 结论与展望83-85
• 5.1 本文主要工作83
• 5.2 今后工作的展望83-85
• 致谢85-87
• 参考文献87-93
• 作者在攻读硕士学位期间发表的论文93
• 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目93

【参考文献】

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本文编号：844075